%0 Journal Article
%T 多时相TM影像决策树模型的水稻识别提取
%A 朱良
%A 平博
%A 苏奋振
%A 杜云艳
%A 苏伟光
%J 地球信息科学学报
%P 446-451
%D 2013
%R 10.3724/SP.J.1047.2013.00446
%X 决策树模型的多时相TM影像的小尺度水稻信息提取在我国还鲜有研究。为此,本文利用水稻生长在潮湿土壤这一特性,选取TM影像中对植物含水量和土壤湿度反应敏感的短波红外波段(1.55~1.75μm),以及反映植物覆盖率、植物长势的红光波段(0.62~0.69μm)和近红外波段(0.76~0.96μm),计算水稻移栽期、灌浆期和成熟期3个时期的归一化植被指数(NDVI)和土壤含水量指数(LSWI),提出一种时间差异的决策树水稻提取模型,以唐山市滦南县南部区域为例开展了研究。经过野外实地验证表明该模型能有效区分出水域、玉米和菜地等较易与水稻混淆的地物,水稻提取的生产者精度和用户精度分别为95.18%和98.84%,分别比单一时相高出6.78%和7.54%。
%K TM影像
%K 决策树
%K 信息提取
%K 水稻
%K 多时相影像
%U http://www.dqxxkx.cn/CN/abstract/abstract24817.shtml