第46卷第4期2023年4月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIALINFORMATIONTECHNOLOGYVol.46,No.4Apr.,2023收稿日期:2021-03-08作者简介:阿依谢姆·米吉提(1992-),女,维吾尔族,新疆沙雅人,地理学专业硕士研究生,主要研究方向为地图学与地理信息系统。通信作者:买买提·沙吾提(1976-),男,维吾尔族,新疆喀什人,副教授,博士,2012年毕业于新疆大学自然地理学专业,主要从事干旱区资源环境及农业遥感应用方面的研究工作。基于GF-2影像融合方法的棉花种植面积提取阿依谢姆·米吉提1,2,3,买买提·沙吾提1,2,3(1.新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046;2.新疆绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;3.新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室,新疆乌鲁木齐830046)摘要:首先,针对研究区GF-2影像进行Brovey变换、G-S变换、NNDpansharp变换、PC变换4种融合,对融合结果进行定量评价;其次,利用随机森林分类方法对研究区作物进行分类,并进行精度验证,提出了研究区域农作物信息。结果表明:1)对研究区进行4种方法融合,提高遥感影像分辨率;2)从评价结果可知,4种融合影像中,NNDpansharp融合影像质量最佳。分类结果说明,NNDpansharp融合影像的随机森林分类总精度和Kappa系数最高,该方法和结果可为农业部门将高分二号遥感影像融合提取棉花面积方法提供选择性参考。关键词:GF-2影像;融合图像;信息熵;随机森林分类中图分类号:P228文献标识码:A文章编号:1672-5867(2023)04-0081-04StudyonCottonGrowingAreaExtractionBasedonGF-2ImageFusionMethodAYIXIEMUMijiti1,2,3,MAIMAITIShawuti1,2,3(1.CollgeofResourcesandEnvironmentalSciences,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China;2.MinistryofEducationKeyLaboratoryofOasisEcologyatXinjiangUniversity,Urumqi830046,China;3.XinjiangAgriculturalResourcesandRegionalPlanningOffice,Urumqi830046,China)Abstract:Inordertoobtainthemostaccuratecottonareadata,fourcommonlyusedremotesensingimagefusionmethods,suchasBrovey,G-S,NNDpansharpandPCareappliedtofull-colorandmulti-spectralbandfusionforsub-meterGF-2satellitedata.Be-sides,visualinterpretationbasedsubjectiveevaluationandgreyaverage,standarddeviation,informationentropy,averagegradient,correlationcoefficientandotherqualityparametersbasedobjectiveevaluationmethodsareapplicatedtoassessthefourfusionresults.Finally,ther...
