10.3969/j.issn.1000-6362.2018.05.006
基于高通滤波算法的水稻遥感影像适宜尺度筛选
为确定江苏地区水稻田块信息提取的适宜尺度,选取拔节期30m×30m空间分辨率HJ1A/CCD2影像和16m×16m空间分辨率GF1/WFV4近红外波段影像,采用高通滤波(HPF)算法构建4种空间尺度融合影像.利用定量指标评价和植被指数反演评价分析4种融合影像筛选适宜尺度,最后通过多类光谱指标构建决策树提取水稻面积与PROSAIL冠层光谱模型反演叶面积指数(LAI),验证融合影像适宜尺度相较原始影像尺度的优越性.结果表明:(1)综合定量指标评价和植被指数反演评价,20m×20m尺度和15m×15m尺度均可保证光谱继承性,反演水稻田块信息,而结合尺度优势,适宜尺度筛选为15m×15m;(2)与原始影像尺度相比,15m×15m尺度空间分辨率提高,同时水稻面积提取精度增大,面积精度93.33％,样方精度94.71％,标准误差0.25hm2,且能理想反演LAI,精度达94.69％,标准误差0.893.结论表明,研究区水稻田块信息反演的适宜尺度为15m×15m.
影像质量评价、水稻面积、样方精度、PROSAIL冠层光谱模型、LAI
39
国家自然科学基金项目41171336;江苏省高校自然科学研究重大项目15KJA170003
2018-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
344-353
