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面積儀在冬小麥種植面積測量上的優勢
來源： http://m.hfhdjx.com/ 類別：技術文章 更新時間：2015-03-23 閱讀次
為了能夠對冬小麥的種植面積進行有效的測定，傳統的人工調查方法是存在很多缺點的，遙感技術的優勢就很多了。面積儀的應用也是現代比較常見的。冬小麥拔節期是利用遙感影像進行小麥面積提取的最適時期。面積儀的應用彌補了人工測量的缺陷，所測得的結果更加準確可靠。
以往基于像素的分類方法的影像因素僅有光譜特征，較為單一，精度較低。本研究選用面向對象分類方法，以對象為處理單元并結合ＮＤＶＩ、紋理特征等進行輔助分類，結果遠遠優于傳統分類方法，較好地解決了“同物異譜”與“異物同譜”影響分類結果的問題，取得了較高精度。
面積儀的應用，面向對象分類在冬小麥面積提取中還存在一些不足，其關鍵在于影像最優分割尺度的選擇，需要進一步改進與試驗研究。影像分割是分類的基礎與核心問題，直接影響分類精度。然而目前缺乏適用的定量方法獲取分割尺度，只能通過不斷試驗調整尺度，依靠經驗進行人工確定尺度。但同一分割尺度很難適用于大尺度影像分割，局部區域常常出現欠分割與過分割現象。因此，分割尺度的自適應性也是未來值得研究的問題。
以往基于像素的分類方法的影像因素僅有光譜特征，較為單一，精度較低。本研究選用面向對象分類方法，以對象為處理單元并結合ＮＤＶＩ、紋理特征等進行輔助分類，結果遠遠優于傳統分類方法，較好地解決了“同物異譜”與“異物同譜”影響分類結果的問題，取得了較高精度。
面積儀的應用，面向對象分類在冬小麥面積提取中還存在一些不足，其關鍵在于影像最優分割尺度的選擇，需要進一步改進與試驗研究。影像分割是分類的基礎與核心問題，直接影響分類精度。然而目前缺乏適用的定量方法獲取分割尺度，只能通過不斷試驗調整尺度，依靠經驗進行人工確定尺度。但同一分割尺度很難適用于大尺度影像分割，局部區域常常出現欠分割與過分割現象。因此，分割尺度的自適應性也是未來值得研究的問題。
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