软硬变化检测的农作物遥感识别方法

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《软硬变化检测的农作物遥感识别方法》提出一种软硬变化检测复合的农作物识别方法（SHCD），分别选择地块规整、破碎的冬小麦区域和同期农作物种植结构复杂的秋粮开展研究，验证方法的适用性。主要研究内容如下。（1）基于空间剖线变化强度落差的农作物硬变化区／软变化区的划分。硬变化区／软变化区的划分是进行软、硬变化检测的基础。针对单维度的多时相变化强度图，设置空间剖线，获取软、硬变化区强度梯度落差的阈值；基于阈值判断来确定软、硬变化区域；针对软变化区进行窗口滤波，消除环境、传感器等因素的影响。（2）基于限制性端元的支撑向量机软变化区农作物识别。指出端元的选择是混合像元分解的基础，但是由于地物光谱的不稳定性，给端元的选择带来困难。本研究中，变化区的形成是短时间尺度内植被生长物候周期决定的，软变化区的形成也是由遥感影像尺度效应产生的混合像元造成的。因此，本研究针对软变化区采用选择限制性端元（确定端元数量、端元类型）输入到支撑向量机（SVM）中进行软变化区的农作物识别，也就是混合像元的分解，提高识别的精度。（3）农作物检测方法的适用性分析。为验证SHCD方法的适用性，利用3个区域模拟数据（2个区域Quickbird、1个区域Quickeye）、2个区域的真实遥感卫星数据（环境卫星、Landsat TM8）开展冬小麦、玉米和水稻研究，从农业景观特征、种植结构等方面验证SHCD方法进行农作物检测识别的适用性。