张世超，王常颖，李劲华，张志梅

(青岛大学 数据科学与软件工程学院，山东 青岛 266071)

0 引言

茶属于山茶科多年生常绿木本植物。作为一种植物饮料，因其含有多种营养物质，深受大众的喜爱与欢迎。改革开放40年来，我国茶产业发展取得了巨大的成就，产业规模、效益、质量均显著提高[1]，因此，茶种植区的监测工作对我国经济发展具有重要意义。

茶种植区广泛分布于我国长江以南地区，传统的人工野外勘测方法需要耗费大量的人力物力，时效性差，精度低，不能及时有效地获取茶种植区空间分布信息。遥感技术具有准确、及时地获取信息的天然优势，故使用遥感监测的方法实现对茶种植区的自动提取是可行的。茶树属于灌木，大多数种植在山区、丘陵地区，茶树低矮且呈球形，以小规模种植为主，由于光谱特征与其他农作物种植区的相似性，茶种植区的遥感识别工作具有一定的难度。目前，基于遥感影像的农作物提取方法的研究多以常规作物为主，例如水稻、小麦、棉花、玉米等，对茶种植区的提取研究较少。邓媛媛等[2]使用QuickBird遥感影像，采用面向对象的分类技术，进行农用地精细分类；任传帅等[3]提出了一种利用单时相高分二号高分辨率卫星影像和随机森林算法的香蕉林信息提取方法；姬旭升等[4]利用高空间分辨率遥感影像对作物进行识别，更加快速、准确地获取枣树和棉花的种植面积及其分布区域；黄健熙等[5]利用GF-1 WFV数据实现了玉米与大豆的提取；……