SVM与PCVA相结合的冬小麦种植面积测量方法研究

【作者】 李苓苓； 潘耀忠； 张锦水； 宋国宝； 侯东；

【机构】 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室；

【摘要】 与自然植被相比,除光谱差异以外,不同农作物都具有各自典型的物候特征,这种剧烈的季相变化特征与自然植被的有序变化形成了巨大的反差,因此,利用多时相遥感影像进行变化监测已成为当前农作物种植面积提取的重要方法之一。本文以北京市通州区西南部为实验区,以冬小麦为研究对象,利用多时相的环境减灾小卫星遥感影像数据,通过基于SVM二分法的PCVA法进行冬小麦种植面积遥感测量实验研究。研究结果表明:①本文提出的方法测量结果总体精度、Kappa系数分别为95%、0.90,远高于SVM分类后直接比较方法(总体精度91%,Kappa系数0.79),为其他农作物种植面积测量提供了新的途径;②解决了实际应用中的变化阈值选取的客观性问题,本方法的频度直方图两极化现象使得变化阈值取值部分频度被压低摊平,阈值敏感度降低,变化阈值取值更为客观,一定程度上解决了阈值难以设定的问题。更多还原