王刚，王加胜，苗旺元，陈波

（1.云南师范大学信息学院，昆明650500；2.西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心，昆明650500）

0 引言

山区园地的提取在国内国外的相关研究普遍比较少，利用遥感技术对山区园地的提取也比较难。近年来，果园的提取主要是用光谱特征和植被指数来操作的。例如罗等人[1]把环境卫星遥感影像作为数据基础影像，把NDVI、波段、高程和纹理信息等作为提取果园的特征，然后使用决策树的分类模型对研究区的果园进行遥感提取和分类。李等人[2]和Immitzer等人[3]综合了光谱信息提取并且对其进行分类。因为地面特征相对来说比较复杂，结合光谱和植被指数特征的果树提取精度通常是比较低的，容易出现分类错误和遗漏的现象[4-5]。为了提高分类精度，国内外的学者运用了光谱结合纹理特征的提取方法进行果树研究[6-7]。例如岳等人[8]把不同高精度分辨率的高分一号遥感数据作为基础影像，把光谱和纹理特征作为提取特征，分别使用多种遥感分类模型对研究区主要栽培的果树进行遥感识别分类。PU等人[9]和Dian等人[10]把空间信息和光谱特征作为提取特征对果树进行遥感提取分类，证明了把空间信息和光谱特征结合起来可以很大地提高果树分类的准确性。宋等人[11]把QuickBird影像作为基础遥感影像，先利用小波变换的方法对纹理信息进行提取，然后使用随机森林这个分类方法自动提取出猕猴桃果园。郝等人[12]利用面向对象的高分辨率影像结合纹理特征对耕地进行提取。……