【摘 要】
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以0.5 m的Geo Eye-1卫星遥感影像为数据源,充分利用影像的纹理和光谱信息,研究农田林网高分辨率遥感自动识别方法。首先利用归一化差值植被指数(NDVI)和二维熵值构建分类决策
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,国土资源部农用地质量与监控重点实验室,国土资源部土地整治中心,成都市国土规划地籍事务中心
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA10230103)
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以0.5 m的Geo Eye-1卫星遥感影像为数据源,充分利用影像的纹理和光谱信息,研究农田林网高分辨率遥感自动识别方法。首先利用归一化差值植被指数(NDVI)和二维熵值构建分类决策树,并结合辅助数据初步提取出带状的农田林网;其次对该结果进行形态学处理,得到连续、细化的农田林网识别结果。选取甘肃省临泽县河西走廊中部巴丹吉林沙漠南缘绿洲的部分区域为研究区,进行实例验证,结果表明,采用本文构建的方法,农田林网的自动识别精度均在92%以上,平均精度达到92.97%,空间位置吻合度均在86%以上,平均吻合度达到93.13%,满足土地整治等工程监管的实际需求。该方法可为农田林网建设及相关工程监管提供科学支撑。
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