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面積儀在冬小麥種植面積測量上的優(yōu)勢
來源: http://www.gge6.com/ 類別:技術(shù)文章 更新時間:2015-03-23 閱讀次
為了能夠?qū)Χ←湹姆N植面積進行有效的測定,傳統(tǒng)的人工調(diào)查方法是存在很多缺點的,遙感技術(shù)的優(yōu)勢就很多了。面積儀的應(yīng)用也是現(xiàn)代比較常見的。冬小麥拔節(jié)期是利用遙感影像進行小麥面積提取的最適時期。面積儀的應(yīng)用彌補了人工測量的缺陷,所測得的結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。
以往基于像素的分類方法的影像因素僅有光譜特征,較為單一,精度較低。本研究選用面向?qū)ο蠓诸惙椒ǎ詫ο鬄樘幚韱卧⒔Y(jié)合NDVI、紋理特征等進行輔助分類,結(jié)果遠遠優(yōu)于傳統(tǒng)分類方法,較好地解決了“同物異譜”與“異物同譜”影響分類結(jié)果的問題,取得了較高精度。
面積儀的應(yīng)用,面向?qū)ο蠓诸愒诙←溍娣e提取中還存在一些不足,其關(guān)鍵在于影像最優(yōu)分割尺度的選擇,需要進一步改進與試驗研究。影像分割是分類的基礎(chǔ)與核心問題,直接影響分類精度。然而目前缺乏適用的定量方法獲取分割尺度,只能通過不斷試驗調(diào)整尺度,依靠經(jīng)驗進行人工確定尺度。但同一分割尺度很難適用于大尺度影像分割,局部區(qū)域常常出現(xiàn)欠分割與過分割現(xiàn)象。因此,分割尺度的自適應(yīng)性也是未來值得研究的問題。
以往基于像素的分類方法的影像因素僅有光譜特征,較為單一,精度較低。本研究選用面向?qū)ο蠓诸惙椒ǎ詫ο鬄樘幚韱卧⒔Y(jié)合NDVI、紋理特征等進行輔助分類,結(jié)果遠遠優(yōu)于傳統(tǒng)分類方法,較好地解決了“同物異譜”與“異物同譜”影響分類結(jié)果的問題,取得了較高精度。
面積儀的應(yīng)用,面向?qū)ο蠓诸愒诙←溍娣e提取中還存在一些不足,其關(guān)鍵在于影像最優(yōu)分割尺度的選擇,需要進一步改進與試驗研究。影像分割是分類的基礎(chǔ)與核心問題,直接影響分類精度。然而目前缺乏適用的定量方法獲取分割尺度,只能通過不斷試驗調(diào)整尺度,依靠經(jīng)驗進行人工確定尺度。但同一分割尺度很難適用于大尺度影像分割,局部區(qū)域常常出現(xiàn)欠分割與過分割現(xiàn)象。因此,分割尺度的自適應(yīng)性也是未來值得研究的問題。
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