基于证据理论的水稻遥感信息提取方法研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第33卷第5期测绘科学V01．33No．5ScienceofSurveyingandMappingSep．2008年9月．基于证据理论的水稻遥感信息提取方法研究刘海，邓文胜(湖北大学资源环境学院，武汉430062)【摘要】水稻播种面积是农业管理部门关心的重要问题之一。本文介绍了证据理论在遥感图像分类上的应用，并以汉川市为示范区，采用2002年TM遥感影像，在GIS技术支持下，通过建模运算，剔除不可能是水稻的像元。然后将证据理论用于影像分类，将影像初次分类结果，与参考图对照，将不满足要求的区域提取出来，再次进行第二次分类。将第二次分类结果与参考

2、图对照，显示分类效果满足要求；若不满足要求，可继续进行再次分类，直到分类效果满意为止。将两次分类结果中的水稻信息进行叠加，提取出水稻遥感信息，经检验精度达到91．39％。【关键词】证据理论；遥感信息；水稻；汉川市【中图分类号】TP751【文献标识码】A【文章编号】1009—2307(2008)05—0021—04DOI：10．3771／i．issn．1009-2307．2008．05．0071引言2基于证据理论的遥感信息提取方法及应用水稻是仅次于小麦、玉米的世界第三大粮食作物，中国2．1证据理论描述是世界上最大的稻米生产国和消费国，水稻种植面积约占世界水稻种植总面积的20％，居世界第一，及

3、时准确地统计出证据理论是由A．P．Dempster首先提出，并由G．Sharer水稻种植面积对国家粮食生产、安全有重要意义。随着遥进一步发展起来的一种处理不确定性的理论。在从诞生到感技术的发展，利用遥感技术及时，准确、客观的特点，开现在虽然仅仅经过二十几年时间，但是理论上却取得了丰展水稻面积监测越来越受到重视。在国外，泰国、日本、印硕的成果，得到了国际学术界的普遍重视。证据理论将度、印度尼西亚等国都开展了水稻遥感监测与估产，并取得待识别对象所有可能结果的集合所构成的空间定义为识别了较好的效果。中国水稻遥感估产研究始于1983年，框架，记作0，并把0中所有子集组成的集合记作2。对各专家学者分

4、别以非监督分类、监督分类提取水稻面积；或于2。中任何假设集合A，有m(A)[0，1]，并且者在GIS支持下，引人多种空间和动态信息，提高提取效满足：果；或与统计学方法、水稻生物学特征结合，设计出监测水m()=0(1)稻面积的方法j。这些方法的共同特点是分类过程一次完VA00≤m(A)≤1(2)成，效果不好需重新进行分类。而证据理论作为经典概率论∑m(A)=1(3)X0的一种扩充形式，它将证据的信任函数与概率论的上下值Bel(A)((4)相联系，用信任函数和似然度来解释多值映射，并在此基(A)=1一Bel(A)=∑m((5)础上形成了处理不确定信息的证据理论⋯。证据理论用x1y≠击于图像分类

5、能产生详细的描述并可以替代模糊分类方则称m为识别框架0上的概率分配函数(basicproba-法，若初次分类效果不好，可以对效果不好的局部区域bilityassignmentfunctions，简称BPAF)，m(A)为A的基重复进行分类，直到分类结果满意为止。用于水稻遥感信本概率数(basicprobabifitynumber)，Bd为识别框架0上息提取，能克服上述方法中的一些局限性，能较好地解决的信度函数，Bel(A)为命题A的信度，Pf为识别框架D水稻遥感信息提取的分类精度和面积精度问题。上的似真度函数，Pf(A)为A的似真度。本研究介绍了证据理论在遥感图像分类中的应用，并在有多证据

6、存在的情况下，可以使用证据组合法则对以地处江汉平原，国家与湖北省重要粮食基地，水稻主产多个证据进行合成。对于n个证据E，⋯E，相应的概区，汉川市为示范区，采用汉川市2002年7月TM遥感影率分配函数为m，m，⋯m，证据理论合成公式为像，在GIS技术支持下，剔除不可能是水稻的像元，然后m()=0(6)利用证据理论，对影像进行分类，提取水稻遥感信息，结1m(A)Ⅱ(A)(7)果证明了基于证据理论提取水稻遥感信息方法的优越性和j=1有效性。VAc0，A≠(8)式中：K=∑Ⅱm(A)，反映证据之间的冲突程f)Ai^=1作者简介：刘海(1982．)，男，湖北郧1度，称为冲突概率。系数I_称为归一化因

7、子，其作用就县人，硕士研究生，研究方向为遥感与1一』地理信息系统应用。是避免在合成时将非0概率赋给空集。E—mail：lluhai11191@163．corn2．2遥感信息模式识别收稿日期：2007—04—30遥感信息模式识别实质上就是确定某一像元与一系列基金项目：湖北省自然科学基金(400模式中的哪一个模式相似的问题。若两个像元模式与Y—092378)；湖北省教育厅自然科学重相似，即像元与Y的特征向量相似，则两特征向量