【目的】结合"面向对象"的农田管理思想,提出农田管理单元(farmland management unit,FMU)的概念及自动提取方法,并在此基础上探讨和评价中分辨率影像用于农田管理单元自动提取的可行性及效果。 【方法】以江苏省2006年一景Landsat5TM影像中两块典型区域为例,通过决策树分类和多尺度分割等方法实现FMU自动提取。结合人工解译研究区SPOT-5高分辨率影像得到的地块边界信息,对FMU图斑内像元异质性和地块边界吻合度相关指标进行计算和分析。 【结果】试验区内作物地块的总体分类精度均超过90%。两块试验区内反映FMU图斑异质性的平均标准差和平均极差分别较全区作物地块整体低70%以上和45%以上;反映FMU地块边界吻合度的误分地块率和面积偏差率均低于10%。此外,多尺度分割中层权重、分割尺度、形状因子和紧凑度因子的设置对FMU的自动提取效果有不同程度的影响。 【结论】基于中分辨率影像的FMU自动提取方案基本可行,在研究区内能够获得单元内异质性较低且单元边界与地块边界吻合度较高的提取结果,符合农田管理的要求。

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