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Position: Home > Articles > Study on comparison of identification methods for spring wheat at Great Khingan western slope based on Landsat 8 OLI Journal of Northern Agriculture 2017,45 (2) 109-112

基于Landsat 8 OLI影像的大兴安岭西麓春小麦识别方法的比较研究

作者：

乌兰;乌兰吐雅;包珺玮

单位：

内蒙古农牧业科学院农牧业经济与信息研究所

关键词：

大兴安岭西麓;春小麦;作物识别;遥感分类方法

摘要：

采用Landsat 8 OLI影像数据和野外调查数据,结合物候学、目视解译、非监督分类ISODATA法和监督分类最大似然法,以及面向对象分类法,对大兴安岭西麓农场的春小麦识别进行了初步探索。结果表明:最大似然法、ISODATA法和面向对象分类法的分类总体精度分别为53.33%、54.65%和71.26%;三种方法的春小麦用户精度分别为60.00%、61.29%和83.33%。在大兴安岭西麓苗期的春小麦识别中,面向对象分类法优于ISODATA法和最大似然法,为该区域春小麦识别提供思路。

译名：

Study on comparison of identification methods for spring wheat at Great Khingan western slope based on Landsat 8 OLI

作者：

Wulan;Wulantuya;BAO Junwei;Institute of Agricultural Economic and Information,Inner Mongolia Academy of Agricultural & Animal Husbandry Sciences;

关键词：

Great Khingan western slope;;Spring wheat;;Crop identification;;Remote sensing classification

摘要：

Using Landsat 8 OLI image and field survey data, combined with visual interpretation, ISODATA classification of unsupervised classification, maximum likelihood classification of supervised classification and object-oriented image classification, a preliminary study was conducted on spring wheat identification at farmland in Great Khingan western slope.The results showed the whole accuracy of classification accuracy in maximum likelihood, ISODATA and object-oriented image classification were 53.33%,54.65% 和 71.26% respectively; user accuracy of spring wheat in three methods were60.00%, 61.29% and 83.33% respectively. The object-oriented image classification was better than ISODATA and maximum likelihood classification, and it would provide ideas for spring wheat identification in these areas.

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