基于多光谱影像和专家决策法的作物分类研究

[目的]探讨基于多光谱影像和专家决策法的作物分类,验证利用单时相多光谱影像区分农作物的可行性.[方法]以呼伦贝尔地区典型农业种植区为研究区,根据野外实测光谱数据,寻找区分研究区主要作物大麦、小麦、油菜的最佳时间,根据作物波谱特征,采用决策树方法,结合光谱角度制图(SAM)等光谱匹配方法,开展了作物分类研究.[结果]利用8月上旬获取的Landsat TM影像,在对影像进行几何校正、大气校正的基础上,构建决策树,成功提取了小麦、大麦、油菜、种植草场的种植信息,分类总体精度达到86.90％,Kappa系数达到0.831 1.[结论]以典型时相的多光谱影像为数据源,应用决策树方法提取作物类型信息,具有较好的应用前景.