软硬变化检测作物识别(soft and hard change detection,SHCD)是一种新型的作物识别方法。该研究针对不同耕地地块破碎程度的农业景观地区进行SHCD冬小麦识别,分析地块破碎程度对SHCD冬小麦识别精度的影响。试验结果表明,在种植地块破...软硬变化检测作物识别(soft and hard change detection,SHCD)是一种新型的作物识别方法。该研究针对不同耕地地块破碎程度的农业景观地区进行SHCD冬小麦识别,分析地块破碎程度对SHCD冬小麦识别精度的影响。试验结果表明,在种植地块破碎试验区,SHCD的RMSE对分辨率不敏感,均小于0.15,bias也比较小,R2随着检测窗口的增加,相关性逐步升高,达到98%以上。在种植地块规整试验地区,亦能够得到相同试验结论。SHCD方法综合了硬变化(hard change detection,HCD)和软变化(soft change detection,SCD)各自的优势,能够达到稳定且较高的识别精度,不受影像分辨率的影响;有效地解决了SCD在硬变化区(纯净像元)受到光谱不稳定性和HCD在软变化区(混合像元)识别为"0-1"排他性结果的不足,保证了冬小麦的识别精度,为大范围进行冬小麦识别以及其他作物的变化检测识别提供前期的试验基础。展开更多
文摘软硬变化检测作物识别(soft and hard change detection,SHCD)是一种新型的作物识别方法。该研究针对不同耕地地块破碎程度的农业景观地区进行SHCD冬小麦识别,分析地块破碎程度对SHCD冬小麦识别精度的影响。试验结果表明,在种植地块破碎试验区,SHCD的RMSE对分辨率不敏感,均小于0.15,bias也比较小,R2随着检测窗口的增加,相关性逐步升高,达到98%以上。在种植地块规整试验地区,亦能够得到相同试验结论。SHCD方法综合了硬变化(hard change detection,HCD)和软变化(soft change detection,SCD)各自的优势,能够达到稳定且较高的识别精度,不受影像分辨率的影响;有效地解决了SCD在硬变化区(纯净像元)受到光谱不稳定性和HCD在软变化区(混合像元)识别为"0-1"排他性结果的不足,保证了冬小麦的识别精度,为大范围进行冬小麦识别以及其他作物的变化检测识别提供前期的试验基础。
