基于主被動遙感數據和面向對象的大蒜識別

馬戰林，薛華柱※，劉昌華，李長春，房 旭，周俊利

（1. 河南理工大學測繪與國土信息工程學院，焦作 454003；2. 河南省遙感測繪院，鄭州 450003）

0 引 言

大蒜作為一種重要的小宗經濟作物，在河南省、山東省等地區廣泛種植。快速、精準地獲取大蒜種植面積，對降低市場變動帶來的風險和促進中國經濟作物市場化發展具有重要意義。

在大規模農作物種植監測中，遙感技術相對人工統計法有更經濟、及時、高效和客觀的優勢。高光譜和高時空分辨率衛星技術的蓬勃發展，推動了遙感技術在大范圍農作物、農情監測中的應用。在眾多高時空分辨率衛星中，Sentinel主被動遙感衛星成為露天農作物種植監測的主要數據源。已有學者利用最大似然、人工神經網絡、支持向量機和監督分類等分類方法，融合光學和合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）數據的分類精度高于單一數據源。多時相遙感數據可以獲取作物生長結構時序變化，將多時相光學和SAR數據進行融合可獲取更多的作物信息，進一步提高作物識別精度。

當前，遙感數據作物提取方法主要為基于像元和降低光譜變異的面向對象方法。基于像元的影像分類容易產生椒鹽效應，面向對象方法將遙感影像的各個波段分割合并成若干互不重疊的分類單元，利用不同波段分割后的合成數據進行分類，有效降低基于像元分類產生的許多孤立噪聲點，避免椒鹽現象和提升分類精度。圖像分割方法和尺度直接影響作物識別精度。簡……