基于多源遥感数据的罗平油菜种植面积提取方法研究

作者：李杰; 刘陈立; 汪红; 张军wfvlandsat8oli最大似然法最邻近法油莱

摘要：基于GF-1 WFV和Landsat8 OL1遥感数据，采用面向对象的最邻近法和基于像元的最大似 然法，提取罗平县油菜种植区域，并基于实地样本点构建混淆矩阵进行精度验证，比较提取的油 菜种植面积的相对误差。结果表明：针对2种数据源，2种方法提取效果均较好。通过对比，采 用面向对象的分类方法能更好地避免复杂山区混合像元错分及漏分问题，其在总体精度、Kappa 系数以及油菜的生产者精度和用户精度等方面，均优于传统基于像元的分类方法，更适用于喀斯 特山区的地物信息提取。在相同数据不同方法方面，采用最邻近法提取GF-1WFV数据，所得油 菜种植面积的相对误差仅为0. 74%，精度远高于最大似然法提取该数据的相对误差（-7. 37%）; 对于Landsat8 OL1数据，最邻近法提取的面积精度同样高于最大似然法。相同方法不同数据方 面，最邻近法更适用于空间分辨率较高的GF-1 WFV数据，而最大似然法更适用于光谱信息更丰 冨的Landsat8 OL1数据。

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