论文总字数：19386字

摘 要

在全国第三次农业普查背景下，需要研究并探索出一种切实可行、科学高效的从遥感影像中提取农作物面积的方法。本文选取江苏省海门市为研究区域，通过GF-1卫星获取遥感影像数据并辅以外业实调样方数据，利用Arcmap软件以及ENVI5.1软件对影像数据进行处理并分类提取了油菜籽的种植面积。最后，通过目视对比以及建立混淆矩阵，验证了本次实验结果的精度。

为了得到真实可信的样本数据，本研究均匀的在遥感影像上选取了1327个外业实调图斑地块，这些外业实调数据真实的反应了当前地块的分类类别。在监督分类过程中，为了提高选取的训练样本的精度，实验充分参考了外业实调样方数据，将其作为本实验地物判断的真值。

本文将得出的精度验证数据，作为衡量本研究探索的农作物面积提取的方式是否合格的依据。我们将地物类别分为了三个大类，每一类地物选取100个验证点，对比分类前地物类别和分类后地物类别，得出了实验结果的各项精度数据。最终，精度数据满足实验要求，证明了本文探索的从遥感影像中提取农作物面积的方法是切实可行且科学有效的。

关键词：卫星影像 监督分类 面积提取 精度验证

Rapeseed Planting Area Extraction Based on GF-1 Satellite Data

Abstract

In the context of the third national agricultural census, need to study and explore a practical, scientific and efficient method for extracting crop area from remote sensing images. This article selects Haimen City, Jiangsu Province as the research area. We obtain remote sensing image data through the GF-1 satellite and use field survey data as an aid. Using Arcmap software and ENVI 5.1 software to process the image data, classify and extract the planting area of rapeseed. Finally, through visual comparison and the establishment of a confusion matrix, we verified the accuracy of the experimental results.

In the early stage of data collection, we evenly selected 1,327 field map patches on remote sensing images. These field survey data truly reflect the classification of the current parcel. During the process of supervised classification, in order to improve the accuracy of the selected training samples, we have fully referenced field survey sample data, use it as the true value of this experimental feature.

In the accuracy verification phase of the later experimental results, we classified the category of objects into three major categories, selected 100 verification points for each type of feature, compared the classification of front-ground objects and classifications of land-use categories and we obtained the accuracy data of the experimental results. Finally, the accuracy data meets the experimental requirements have proved that the method for extracting crop areas from remote sensing images explored in this paper is feasible and scientifically effective.

Key Words: Satellite imagery; Supervised classification; Area extraction; Accuracy verification

目 录

摘 要 I

Abstract II

目 录 III

第一章 绪 论 1

1.1研究背景与意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.3研究内容与路线 3

1.3.1研究内容 3

1.3.2研究路线 3

第二章 研究区域选取以及数据概况 5

2.1研究区域概况 5

2.2数据获取与准备 6

2.2.1 遥感影像数据获取 6

2.2.2 外业实调样方获取 8

2.2.3 遥感影像数据处理 9

2.3本章小结 12

第三章 地物分类以及面积提取 14

3.1 遥感图像的监督分类 14

3.1.1监督分类的概述 14

3.1.2构建分类体系 15

3.1.3分类器的介绍与选择 17

3.1.4分类结果 18

3.2 地物面积提取 20

3.2.1 分类后处理 20

3.2.2 油菜籽面积提取 22

3.3本章小结 24

第四章 实验结果分析以及精度评定 26

4.1 目视对比实验结果分析 26

4.2 实验精度评定 26

4.2.1 建立混淆矩阵 26

4.2.2 精度评定 28

4.3本章小结 29

第五章 总结与展望 30

5.1总结 30

5.2展望 30

参考文献 32

致谢 34

第一章 绪 论

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

我 国 是 一 个人口达14亿之多但人均资源分配不足的农业大国。改革开放以来，我国在农业发展方面取得了很多举世瞩目的成就，但是我国的农业发展相较于发达国家而言，还是存在很多技术上的差距。

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