韩涛
- 作品数：3 被引量：56H指数：3
- 供职机构：南京农业大学资源与环境科学学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校优势学科建设工程资助项目江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- Sentinel-2A与Landsat-8影像在油菜识别中的差异性研究被引量：16
- 2018年
- 油菜是中国最重要的农作物之一,准确、及时掌握高精度的油菜面积具有重要意义。与Landsat-8数据相比,新一代光学卫星Sentinel-2A数据具有众多优点,但是Sentinel-2A数据在农作物识别方面的应用效果是否一定优于Landsat-8数据仍然是个未知的问题。因此,以油菜最佳识别期内的Sentinel-2A和Landsat-8影像各一景为数据源,选取种植结构复杂的小尺度都市农业区为研究区,基于影像的光谱特征与植被指数信息利用不同分类方法提取油菜种植面积。通过比较不同分类条件、不同方法下的两种影像的油菜识别精度,结果表明:(1)Sentinel-2A影像中不同地物的光谱特征差异与植被指数可分离性高于Landsat-8影像;(2)支持向量机(SVM)分类器下,Sentinel-2A数据的光谱特征获得的油菜制图精度与用户精度最高,分别为89.7%和91.3%,比同等条件下的Landsat-8油菜识别精度分别高7.0%和6.2%;(3)加入纹理信息后,两种数据的总体精度和Kappa系数明显提高,但油菜的制图精度与用户精度并无明显提升。以上结果表明:与Landsat-8数据相比,Sentinel-2A数据能够在种植结构复杂的小尺度区域提取更高精度的作物分布信息。研究结果可以为Sentinel-2A数据的农作物识别与应用提供理论基础。
- 韩涛潘剑君张培育曹罗丹
- 关键词：光谱特征植被指数小尺度
- 基于多时相合成孔径雷达与光学影像的冬小麦种植面积提取被引量：33
- 2017年
- 小麦是中国最重要的农作物之一,准确、及时掌握小麦种植面积具有重要意义。以探索合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)与光学数据对种植结构复杂地区冬小麦识别的能力,提高识别精度为目的。该研究以多时相SAR(Sentinel-1A)和光学影像(Landsat-8)为数据源,选取种植结构复杂的都市农业区为研究区。构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)提取冬小麦种植面积。通过对比分析基于不同特征向量组合的冬小麦识别精度,结果表明:1)使用SAR后向散射数据得到85.7%的制图精度和87.9%的用户精度;2)添加SAR数据纹理信息,总体精度高达90.6%,比单独使用后向散射数据在制图精度和用户精度上分别提高7.6%和6.7%;3)当SAR数据和光学影像结合时,总体精度高达95.3%(制图精度97%,用户精度98.4%),比单独使用SAR数据在制图精度和用户精度上分别提高3.7%和3.8%。因此,基于SAR数据的都市农业区冬小麦分类,有着较高分类精度,纹理信息和光学影像的添加能有效提高识别精度。研究结果可为SAR数据的农作物识别和应用提供理论基础。
- 周涛潘剑君韩涛魏善宝
- 关键词：作物合成孔径雷达冬小麦
- 多时相Sentinel-2A与SPOT-7影像在油菜识别中的差异被引量：9
- 2018年
- [目的]研究多时相Sentinel-2A识别种植结构复杂的小尺度区域中的油菜面积,获取高精度的作物分布信息。[方法]以多时相Sentinel-2A和一景SPOT-7数据为数据源,选取种植结构复杂的小尺度区农业区为研究区,构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)的方法提取油菜种植面积。[结果]通过对比分析基于不同特征向量组合的油菜识别精度,利用一景油菜最佳识别期内的Sentinel-2A影像可以得到高达89.1%的制图精度和92.1%的用户精度;添加油菜最佳纹理特征后,多时相Sentinel-2A数据的制图精度与用户精度分别提高了2.9%和2.5%,仅比SPOT-7影像的识别精度低了1.7%和2.1%,2种数据的油菜提取精度差异进一步减小;Sentinel-2A与SPOT-7数据油菜最优分类结果对比后,一致性精度和Kappa系数分别为93.3%和0.89。[结论]多时相Sentinel-2A数据可以很好地识别种植结构复杂地区的油菜,加入最佳纹理信息能够提高油菜的识别精度;Sentinel-2A可以广泛应用于小尺度区域作物分布信息的快速提取。
- 韩涛潘剑君罗川周涛张培育
- 关键词：油菜纹理信息小尺度
