南方地區復雜條件下的耕地面積遙感提取方法

作者：牟昱璇,鄔明權,牛錚,黃文江,楊盡

摘要：針對我國南方地區植被類型復雜、地形復雜和地塊破碎等原因導致耕地信息提取精度較低問題,提出了一種面向對象和CART決策樹結合的復雜條件下耕地面積提取方法。以廣西南寧市隆安縣與武鳴縣地區為研究區,采用Sentinel-2A影像,結合數字高程數據(Digital Elevation Model,DEM)及歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)等多源數據,利用面向對象分割技術識別地塊信息,然后以地塊為單位采用CART(Classification And Regression Tree,CART)決策樹分類法,依據不同地類的形狀、光譜特征,提取研究區的耕地。結果表明:面向對象的CART決策樹分類方法分類總體精度和Kappa系數分別為96.1%和0.94,相比較于未加入面向對象分割的CART決策樹耕地信息提取總體精度提高Kappa系數提高0.54,面向對象的分割方法有利于減少復雜背景對耕地提取的影響。基于面向對象的CART決策樹分類方法相比較于傳統方法對研究區耕地信息的提取有較好的精確性,能夠提高耕地信息的提取精度。

發文機構：成都理工大學旅游與城鄉規劃學院 中國科學院空天信息創新研究院遙感科學國家重點實驗室 中國科學院空天信息創新研究院數字地球重點實驗室

關鍵詞：Sentinel-2A面向對象CART決策樹分類耕地提取Sentinel-2AObject-orientedCART decision tree classificationFarmland extraction

分類號： TP79[自動化與計算機技術—檢測技術與自動化裝置]