基于卫星遥感图像的农作物分类算法

摘要

为提高遥感图像对农作物的预估精度和农业种植效率,设计了基于卫星遥感图像的农作物分类算法。以2018年7月30日哨兵二号(Sentinel-2)卫星拍摄的高分辨率哈尔滨市农业示范基地卫星影像为实验数据,在不同光谱波段内(含红边波段),通过使用最大似然法、支持向量机法、神经网络法分别对影像中水稻、大豆、玉米、高粱等农作物特征进行提取、分类,获得到农作物分类图;将统计结果与真实的参数进行比较,分析了相同算法下使用不同数据源,不同算法使用相同数据源,这两种情况下的分类精度与可靠性。实验结果表明,通过神经网络法得到的分类结果精度最高,可靠性最强,适合于全国范围内推广。