基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

• Published in: 农业工程学报 Vol. 36; no. 18; pp. 165 - 173
• Main Authors: 李文杰, 郭晓雷, 杨玲波, 闫鸣, 邹晨曦, 方亚华, 孙涵, 黄敬峰
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室,杭州 310058%银川市气象局,银川 750000%北京思湃德信息技术有限公司,北京 100086%内蒙古新天元防灾减灾研究院,呼和浩特 010051 15.09.2020; 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,杭州 310058
• Subjects: 特征优选; 酿酒葡萄; 红边波段; 随机森林; 精准识别; 图像处理; 高分六号; 遥感
• ISSN: 1002-6819
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.18.020

TP79%S127; 多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑,高分六号(GF-6)卫星作为首次引入红边波段的国产卫星,其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径.该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月—2019年3月的GF-6数据,充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征,构建多种特征组合方案,并根据随机森林算法对特征重要性进行度量,选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别.结果表明,与单一特征相比,多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果,其中,植被指数贡献程度最大,光谱特征次之;基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳,其中,总体分类精度为94.15％,酿酒葡萄用户精度为94.23％,制图精度为92.59％;以实地调查的4个酒庄为验证区,将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比,面积相对精度均在70％以上,其中优选特征结果相对精度在90％以上,研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考.