摘要：为寻找适宜分类的空间尺度,该文提出一种基于小波包的空间尺度选择方法。该文以无人机航拍农作物影像为数据源,针对高空间分辨率遥感影像农作物分类问题,基于小波包变换对影像分类特征进行多尺度定量分析。将七种农作物影像样本进行小波包分解,从高频部分获取均值,方差,能量,能量差四种纹理信息,从低频部分获取光谱信息,构建分类特征矢量,通过作物样本之间的J-M距离,分析在不同小波包分解层样本之间的可分性,并进一步通过农作物面向对象分类精度和分割耗时评价适宜尺度。该文选择位于河北的涿州农场为研究区,利用无人机航空影像,对提出的方法进行试验验证,结果显示:小波包分解到第三、四层级时,即空间分辨率为0.32~0.64 m时,适宜农作物面向对象分类;在适宜尺度下,基于小波包分解的面向对象分类总体分类精度可达到89%,Kappa系数可达到0.85。研究结果可为高空间分辨率遥感农作物精细识别提供支撑。

关键词：无人机 农作物 尺度 小波包 分类 

单位：中国农业大学信息与电气工程学院; 国土资源部农用地质量与监控重点试验室