鲁新新，张丽，郝梦洁，阿迪力·亚森，蒋青松

（塔里木大学信息工程学院，新疆 阿拉尔 843300）

卫星遥感技术具有快速、简便、宏观、无损及客观等优点，经过几十年的快速发展，目前已经广泛应用于农业生产领域的各个环节。作物生长状况的及时获得和解译是开展现代精准农业的基础。卫星遥感技术于农业作物信息的获取有较为明显的优势［1］。

对于利用遥感图像来对地面农业地类进行解译，国内许多学者已经进行了数十年的研究。分类方法日趋增多，大致可以分为监督分类和非监督分类，分类精度也愈来愈高。而作为遥感农业分类研究的数据来源，遥感图像的分辨精度也经历了从低分辨率（NOAA AVHRR以及国产风云气象系列）到中高分辨率（Landsat系列等）再到高分辨率（高分系列等）。近些年来卫星传感器种类不断增多、技术不断迭代，如基于高光谱、多角度、微波、热红外遥感等更多种类且高质量的遥感数据可以为我们所用［2］。早期的低分辨率遥感图像主要运用于大范围的国土遥感检测，等到中高分辨率遥感图像出现以后，区域性的详细地类监测以及分类才得以迅速发展起来的。李晓东等［3］以镇赉县为试验区，设计了基于多时相遥感数据的农田分类提取方案。该算法的总体分类精度为94%；次年，两位学者又在此地区利用Landsat 8遥感数据构建多维分类特征数据集对试验区进行土地覆被分类研究，提取了11种土地利用类型。最终多维变量组合方案的总体分类精度为 95.50%［4］；……