王渊，毛亮军，唐文澜，王新生,，陈志杰,

(1．湖北大学资源环境学院，湖北 武汉 430062) (2．农业部遥感应用中心武汉分中心，湖北 武汉 430062)

基于单波段影像增强的易混农作物区分方法

王渊1，毛亮军1，唐文澜2，王新生1,2，陈志杰1,2

(1．湖北大学资源环境学院，湖北 武汉 430062) (2．农业部遥感应用中心武汉分中心，湖北 武汉 430062)

高分一号卫星影像；Landsat 8；ISODATA；影像增强；分类

0 引言

遥感影像分类是将图像中每个像元点或每块区域根据其在不同谱段的光谱特征、空间结构特征或其他信息, 按照某种规则划分为不同的类别[1-2].农业遥感中的非监督分类方法[3]通常基于ISODATA算法，拥有速度快、自主性强等优点，能满足农业遥感监测时效性的需求.但是使用该算法往往无法将易混淆的农作物区分开，如小麦和油菜，因此有人将神经网络算法[4]、面向对象方法[5]和决策树分类技术[6]引入了遥感影像分类，此类算法对于单一地物的提取能达到很高的精度，但仍然无法高精度区分易混农作物，而且在算法时效性上存在不足.本文中分析ISODATA算法的优缺点，利用灰度增强改进影像质量，从而使ISODATA算法能区分易混淆的农作物，在保证时效性的基础上提高分类的精度.

1 ISODATA算法分析

本文中主要采用高分一号卫星影像和Landsat 8影像，其中高分一号卫星影像分辨率是16 m，Landsat 8影像全色波段分辨率是15 m，其余为30 m.3月份是小麦、油菜区分度最高的时候[7]，因此高分影像选用的是2016年3月28日麻城市高分一号卫星影像，而Landsat 8影像选用的是2015年3月6日湖北省钟……