基于目标的遥感影像信息提取技术及在农业区分类中的应用

摘要

目前我国高标准农田已经规模化发展,需要实时监控和遥感监测的区域大,解译结果精度高,但是人工解译效率板低,且基于像元的信息提取技术自身存在的缺陷,如“同谱异物”混分及“椒盐”噪声等问题,严重阻碍大面积农田利用情况的遥感监测.以北京某地农业区QuickBird影像数据为例进行信息提取,提出了基于目标的遥感影像信息提取技术,能够有效解决传统方法存在的问题.结果 表明,总体精度为91.06％,总体Kappa系数为0.901 2,能够实现农业区域分类的要求,为标准化、规模化的农业发展提供技术保障.