中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会
Agricultural Information Institute of CAAS China Association of Agricultural Science Societies
En
Ch
中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 主办

AI检索

订阅

返回顶部
当前位置: 首页 > 文章 > 基于决策树和SVM的Sentinel-2A影像作物提取方法 农业机械学报 2018 (9) 146-153
Position: Home > Articles > Classification Method by Fusion of Decision Tree and SVM Based on Sentinel-2A Image Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery 2018 (9) 146-153

基于决策树和SVM的Sentinel-2A影像作物提取方法

作  者：
王利军;郭燕;贺佳;王利民;张喜旺;刘婷
单  位：
河南大学环境与规划学院;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;河南省农业科学院农业经济与信息研究所
关键词：
秋季作物;Sentinel-2A;植被指数;决策树;支持向量机
摘  要：
以河南省濮阳县为研究区,以2017年8月6日遥感影像为基础数据源,基于地面样方和样本点数据分析构建植被指数阈值分割分类决策树,结合支持向量机(Support vector machine,SVM)分类方法实现了秋季主要作物种植面积遥感识别,并与其他方法分类结果进行了精度验证与对比。结果表明,与最大似然法(Maximum likelihood,ML)和SVM法相比较,决策树和SVM相结合能较好地解决线状地物和小地块作物提取不全以及"椒盐"现象等问题,可以对秋季复杂作物进行有效识别,作物分类提取总体精度和Kappa系数分别为92.3%和0.886。利用中分辨率单时相遥感影像,结合波谱特征和植被指数能有效提高复杂作物分类精度,为区域复杂作物分类提取提供技术参考和借鉴价值。
译  名：
Classification Method by Fusion of Decision Tree and SVM Based on Sentinel-2A Image

相似文章

导出引用
计量
文章访问数: 8
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 0

所属期刊

推荐期刊

友情链接Friendly link
农业信息研究所Agricultural information institute 农业智能知识服务平台Agricultural intelligent knowledge service platform 农业学术服务平台Agricultural Knowledge Service System 中国知网CNKI 维普网VIP 万方WANFANG DATA
联系我们Contact us

电话Tell：010-82109652-808

邮箱E-mail：agrijournal@caas.cn

服务Service
关于我们About us 意见建议Opinions and suggest
版权说明Copyright
单位：中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 © 2017中国农业科学院农业信息研究所 ICP备案号：京ICP备09089781号-46