基于哨兵二号红边波段特征的作物分类

摘要

为探究红边波段特征在作物信息提取方面的潜力，本文基于2020年岱岳区哨兵二号光学影像数据，首先进行多尺度分割，然后综合利用红边波段特征的光谱特征和纹理特征，建立最优特征空间，最后在不同红边波段参与下进行大豆、小麦、果园和其他作物的分类识别。结果表明：（1）同时采用红边波段的光谱和纹理特征，相比仅使用单一类型的特征信息，显著提升了大多数作物类型的识别精度。（2）考虑全部红边波段后，分类的总体精度和Kappa系数分别达到87.1%和0.855，与不考虑红边波段相比，分别提升了9.1%和10.6%，显著改善了对作物类别的区分能力，减少了类别混淆。研究结果可为红边波段特征的深度分析和作物类别的精细提取提供技术参考。

关键词

红边波段 / 面向对象 / 作物分类 / 多尺度分割 / 特征选择