本文主要研究内容
作者李旭青,刘世盟,李龙,金永涛,范文磊,吴伶（2019）在《基于RF算法优选多时相特征的冬小麦空间分布自动解译》一文中研究指出：为探讨如何利用遥感影像自动解译技术,实现冬小麦种植情况统计调查、提高提取精度,选择冬小麦关键生育期6个时相的高分二号遥感影像数据,分别从6个时相的近红外灰度(NIR)、红波段灰度(R)、绿波段灰度(G)、蓝波段灰度(B)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI) 6个特征中优选出对冬小麦面积提取最敏感的1个特征作为输入变量,每个时相选择1个特征,6个时相共选出6个特征作为输入变量,利用随机森林算法构建模型,提取冬小麦空间分布特征。选择研究区不同长势、不同种植品种的地块样本构建训练集,利用多时相特征构建模型,并将模型推广应用于整个大厂回族自治县,得到大厂回族自治县冬小麦的空间分布情况。通过与统计结果对比分析,经过多时相特征优选构建的模型对冬小麦的识别精度接近90%。经过样本优化和后期处理仍可提升精度,此方法能在保证提取精度的前提下对冬小麦进行快速提取,提高相应的工作效率。
Abstract
wei tan tao ru he li yong yao gan ying xiang zi dong jie yi ji shu ,shi xian dong xiao mai chong zhi qing kuang tong ji diao cha 、di gao di qu jing du ,shua ze dong xiao mai guan jian sheng yo ji 6ge shi xiang de gao fen er hao yao gan ying xiang shu ju ,fen bie cong 6ge shi xiang de jin gong wai hui du (NIR)、gong bo duan hui du (R)、lu bo duan hui du (G)、lan bo duan hui du (B)、bi zhi zhi bei zhi shu (RVI)、gui yi hua zhi bei zhi shu (NDVI) 6ge te zheng zhong you shua chu dui dong xiao mai mian ji di qu zui min gan de 1ge te zheng zuo wei shu ru bian liang ,mei ge shi xiang shua ze 1ge te zheng ,6ge shi xiang gong shua chu 6ge te zheng zuo wei shu ru bian liang ,li yong sui ji sen lin suan fa gou jian mo xing ,di qu dong xiao mai kong jian fen bu te zheng 。shua ze yan jiu ou bu tong chang shi 、bu tong chong zhi pin chong de de kuai yang ben gou jian xun lian ji ,li yong duo shi xiang te zheng gou jian mo xing ,bing jiang mo xing tui an ying yong yu zheng ge da an hui zu zi zhi xian ,de dao da an hui zu zi zhi xian dong xiao mai de kong jian fen bu qing kuang 。tong guo yu tong ji jie guo dui bi fen xi ,jing guo duo shi xiang te zheng you shua gou jian de mo xing dui dong xiao mai de shi bie jing du jie jin 90%。jing guo yang ben you hua he hou ji chu li reng ke di sheng jing du ,ci fang fa neng zai bao zheng di qu jing du de qian di xia dui dong xiao mai jin hang kuai su di qu ,di gao xiang ying de gong zuo xiao lv 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自农业机械学报的李旭青,刘世盟,李龙,金永涛,范文磊,吴伶，发表于刊物农业机械学报2019年06期论文，是一篇关于冬小麦论文,多时相论文,自动解译论文,随机森林算法论文,农业机械学报2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自农业机械学报2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：冬小麦论文; 多时相论文; 自动解译论文; 随机森林算法论文; 农业机械学报2019年06期论文;