基于高分二号数据的小麦快速识别与精度分析

河南农业科学 ›› 2018, Vol. 47 ›› Issue (10): 143-148.

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基于高分二号数据的小麦快速识别与精度分析

郭燕,贺佳,王利军,段俊枝,武喜红,王来刚,刘婷,张红利,郑国清,程永政^*

（河南省农业科学院农业经济与信息研究所, 河南郑州 450002）

收稿日期:2018-05-10 出版日期:2018-10-15 发布日期:2018-10-15
通讯作者: 程永政（1965-），男，河南驻马店人，研究员，博士，主要从事农业遥感研究。E-mail:hnagr_rs@163.com
作者简介:郭燕（1983-），女，河南驻马店人，助理研究员，博士，主要从事农业遥感与信息技术研究。E-mail:guoyan8372@163.com

Received:2018-05-10 Published:2018-10-15 Online:2018-10-15
About author:国家自然科学基金项目（41601213）；河南省重大科技专项（171100110600）；河南省科技攻关项目（182102410024）；河南省科研院所发展专项（20188113）

摘要/Abstract

摘要： 针对目前高分二号（GF-2）卫星遥感数据在农业领域应用较少，尤其是在农作物识别方面应用缺乏的现象，以GF-2 4 m多光谱遥感影像为数据源，在河南省北部小麦主要种植区域濮阳县，采用监督分类方法（包括支持向量机、人工神经网络和最大似然法）进行小麦种植空间分布信息的快速提取和精度分析。结果表明，3种分类方法对小麦的识别结果非常相似，生产者精度均在96%以上，以支持向量机法最高；用户精度均在98%以上，以最大似然法最高；Kappa系数三者比较接近，均在0.80以上；总体精度均在82%以上，以最大似然法最高，达85.15%；错分误差在2%以下，漏分误差在3%左右，对地物的识别误差总体以最大似然法最低，尤其对小麦、水体、光伏电站的识别精度非常高。综合考虑，在采用GF-2进行小麦识别时，建议采用最大似然法。

关键词: GF-2, 小麦, 识别, 支持向量机, 人工神经网络, 最大似然

郭燕,贺佳,王利军,段俊枝,武喜红,王来刚,刘婷,张红利,郑国清,程永政. 基于高分二号数据的小麦快速识别与精度分析[J]. 河南农业科学, 2018, 47(10): 143-148.

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