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[1]杨艳魁,陈芸芝,吴波,等.基于高分二号影像结合纹理信息的茶园提取[J].江苏农业科学,2019,47(02):210-214.
　Yang Yankui,et al.Extraction of tea plantation image based on GF-2 image and texture information[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2019,47(02):210-214.
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基于高分二号影像结合纹理信息的茶园提取(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第47卷
期数:
2019年第02期
页码:
210-214
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2019-01-20

文章信息/Info

Title:
Extraction of tea plantation image based on GF-2 image and texture information
作者:
杨艳魁;  陈芸芝;  吴波;  汪小钦
福州大学空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室/福建省空间信息工程研究中心，福建福州 350116
Author(s):
Yang Yankui; et al
关键词:
高分辨率; 光谱; 纹理; GLCM; 茶园提取
Keywords:
-
分类号:
TP79；S127
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为提高高分辨率遥感影像分类精度，针对高分二号影像发展一种综合利用遥感影像光谱和纹理信息的茶园种植区提取方法。该方法首先利用归一化植被指数(NDVI)和修正的归一化植被指数(MNDVI)构建新的光谱特征——差异归一化差分植被指数(DNDVI)，通过灰度共生矩阵(GLCM)构建新的纹理特征——灰度共生纹理(GLCT)，然后结合光谱和纹理特征运用支持向量机(SVM)的方法进行分类。试验采用2种方案(原始波段+光谱特征，原始波段+光谱特征+纹理特征)对影像进行分类，分类总体精度分别为79.6%、89.8%，Kappa系数分别为 0.659、0.788。结果表明，结合纹理信息能明显地提高分类精度，并较好地实现对高分二号影像茶园种植区的分类提取。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-09-21
基金项目：国家自然科学基金(编号：41401488、41571330)；福建省高校产学研重点项目(编号：2017Y4010)。
作者简介：杨艳魁(1991—)，男，河南驻马店人，硕士研究生，主要从事遥感信息处理与应用研究。E-mail：fzdxyyk@163.com。
通信作者：陈芸芝，博士，副研究员，主要从事环境与自然资源遥感方面研究。E-mail：chenyunzhi@fzu.edu.com。
更新日期/Last Update: 2019-01-20