摘要 遙感技術(shù)已成為農(nóng)業(yè)信息提取的重要手段。為探究不同遙感數(shù)據(jù)源下的農(nóng)作物精細(xì)化識(shí)別與分類(lèi)，選取廣西壯族自治區(qū)賀州市八步區(qū)東融供港蔬菜產(chǎn)業(yè)示范區(qū)為研究區(qū)，基于Planet、GF6 WFV、Landsat 8 OLI影像數(shù)據(jù)，利用支持向量機(jī)分類(lèi)算法，對(duì)研究區(qū)豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)等不同農(nóng)作物進(jìn)行識(shí)別與提取，通過(guò)類(lèi)別可分離性、總體分類(lèi)精度、Kappa系數(shù)、光譜變化、成圖效果等幾個(gè)方面對(duì)提取效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明GF6 WFV影像是研究區(qū)農(nóng)作物識(shí)別與提取的最佳數(shù)據(jù)源。

關(guān)鍵詞 Landsat 8 OLI；GF6 WFV；Planet；農(nóng)作物分類(lèi)；支持向量機(jī)

中圖分類(lèi)號(hào) S127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2024）17-0228-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.17.052

Crop Refinement Classification Based on Different Remote Sensing Data Sources

LIANG Ming-yue1，2， YANG Qian1，2， HE Wei-jun1，2 et al

（1.Guangxi Remote Sensing Center， Nanning， Guangxi 530023; 2.Guangxi Remote Sensing Geological Engineering Technology Research Center， Nanning， Guangxi 530023）

Abstract Remote sensing technology has become an important means of extracting agricultural information. In order to explore the identification and classification of crops of different remote sensing data sources， we selected Babu District Dongrong vegetable industry demonstration zone supplied to HongKong as the research area. Base on Planet， GF6 WFV， Landsat 8 OLI remote sensing images， we used the support vector machine method to identify and extract different crops of the tip leaves of bean， Xuedou， Qingzai， vegetable heart of pointed leaf， cabbage mustard. We also evaluated the extraction effect through class separability， overall classification， Kappa coefficient， spectral variation and mapping effect. Results showed that GF6 WFV images were the best resource for crop recognition and extraction in the study area.

Key words Landsat 8 OLI; GF6 WFV; Planet; Crop classification; SVM

基金項(xiàng)目 廣西壯族自治區(qū)地礦局部門(mén)預(yù)算前期項(xiàng)目“基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的廣西特色農(nóng)產(chǎn)品遙感空間信息平臺(tái)構(gòu)建應(yīng)用示范”（桂地礦綜研〔2023〕4 號(hào)）。

作者簡(jiǎn)介 梁明月（1993—），女，廣西柳州人，工程師，碩士，從事遙感信息提取工作。

收稿日期 2023-09-27

習(xí)近平總書(shū)記在黨的二十大中強(qiáng)調(diào)，錨定建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)目標(biāo)，切實(shí)抓好農(nóng)業(yè)農(nóng)村工作［1］。中國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)業(yè)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要支柱。農(nóng)作物的精細(xì)化分類(lèi)是分析農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵，可有效為農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)、作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、作物種類(lèi)識(shí)別與空間分布研究等提供重要的數(shù)據(jù)支持［2-3］。傳統(tǒng)獲取農(nóng)作物數(shù)據(jù)的方式有2種：其一為以最小行政區(qū)劃為單位層層上報(bào)；其二為由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局派遣調(diào)查人員對(duì)選定樣本村隨機(jī)抽取的數(shù)個(gè)地塊作為樣方進(jìn)行測(cè)量后推算統(tǒng)計(jì)［4］。但這2種方式均存在工作周期長(zhǎng)、速度慢、成本高的弊端，不僅耗費(fèi)較大的人力物力，而且精度與準(zhǔn)確性難以驗(yàn)證。

遙感技術(shù)具有宏觀性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性等優(yōu)勢(shì)，越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者將遙感影像數(shù)據(jù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)信息的提取中。朱紫琳等［5］利用多時(shí)相Landsat 8數(shù)據(jù)與全球高精度土地覆蓋數(shù)據(jù)集GlobelLand 30，提取吉林省梨樹(shù)縣玉米種植面積。Sharma等［6］基于多源遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建農(nóng)作物生長(zhǎng)期內(nèi)的NDVI時(shí)間序列，利用支持向量機(jī)算法監(jiān)測(cè)季節(jié)性地下水灌溉的農(nóng)田。解文歡等［7］基于GF-6寬幅數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)森林算法對(duì)黑龍江省拜泉縣玉米、水稻和大豆的空間分布進(jìn)行提取。以往對(duì)農(nóng)作物信息提取局限于利用中低分辨率Landsat 8或中分辨率GF6寬幅影像數(shù)據(jù)，而近年發(fā)展迅猛的商業(yè)衛(wèi)星Planet農(nóng)作物精細(xì)化信息提取探索卻鮮見(jiàn)報(bào)道。鑒于此，筆者以廣西壯族自治區(qū)賀州市八步區(qū)東融供港蔬菜產(chǎn)業(yè)示范區(qū)為研究區(qū)，采用2022年11月18日的Planet、2022年11月13日的Landsat 8 OLI及2022年11月13日GF-6 WFV衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，利用支持向量機(jī)算法，對(duì)研究區(qū)豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)等不同農(nóng)作物進(jìn)行提取，對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析評(píng)價(jià)，探討不同影像數(shù)據(jù)提取農(nóng)作物方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為未來(lái)農(nóng)作物信息提取研究時(shí)數(shù)據(jù)源的選擇提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為東融供港蔬菜產(chǎn)業(yè)示范區(qū)，位于廣西壯族自治區(qū)賀州市八步區(qū)南部，占地66.67 hm2，周?chē)鷮倌蠋X山系中低山山地地貌，海拔標(biāo)高一般為500～800 m，最高為張公嶺山，海拔1 103 m，一般相對(duì)高差為300～500 m，最大相對(duì)高差為878 m。該區(qū)域?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，年均氣溫19.9 ℃，最低氣溫-1.9 ℃，日夜溫差較大，春天多霧，冬季有短期冰凍；年均降雨量為1 535 mm，4—6月為雨季。研究區(qū)2021年11月12日入選《全國(guó)農(nóng)村創(chuàng)業(yè)園區(qū)（基地）目錄（2021）》，該地發(fā)揮其區(qū)域及生態(tài)優(yōu)勢(shì)，大力發(fā)展綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)，打造粵港澳大灣區(qū)“菜籃子”高品質(zhì)生產(chǎn)基地，每年約有70%蔬菜、50%生豬供應(yīng)大灣區(qū)市場(chǎng)，享有粵港澳美麗“后花園”之譽(yù)。

1.2 數(shù)據(jù)源

1.2.1 Landsat 8 OLI。

Landsat 8是美國(guó)陸地衛(wèi)星計(jì)劃的第8顆衛(wèi)星，2013年2月11日在加利福尼亞范登堡空軍基地Atlas-V火箭塔發(fā)射，30 m多光譜中低分辨率陸地成像儀OLI含9個(gè)譜段。該研究下載2022年11月13日的Landsat 8 OLI Collection 2 Level 2數(shù)據(jù)，含7個(gè)譜段（表1），數(shù)據(jù)下載平臺(tái)為地理空間數(shù)據(jù)云。

1.2.2 GF-6 WFV。

GF-6是中國(guó)高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專(zhuān)項(xiàng)系列衛(wèi)星，2018年6月2日于酒泉衛(wèi)星發(fā)射中心發(fā)射，16 m多光譜中分辨率寬幅相機(jī)（WFV）含8個(gè)譜段（表2），是我國(guó)首顆增加“紅邊”譜段的衛(wèi)星。該研究采用2022年11月13日的GF-6 WFV影像數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)進(jìn)行農(nóng)作物精細(xì)化分類(lèi)提取。數(shù)據(jù)申請(qǐng)網(wǎng)站：http：//rs.dnr.gxzf.gov.cn：8080/platform。

1.2.3 Planet。Planet曾命名為Planet Lab，是由數(shù)以百計(jì)的Dove衛(wèi)星組成的全球最大的微小衛(wèi)星群，可以在2～3 d對(duì)全球絕大多數(shù)地區(qū)進(jìn)行覆蓋，2022年3月1日，Planet宣布新一代數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品PlanetScope上市，在提供4個(gè)光譜譜段的

數(shù)據(jù)服務(wù)基礎(chǔ)上新增至8個(gè)光譜譜段（表3），在海岸帶、地表類(lèi)型識(shí)別、農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估、產(chǎn)量估算及環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面應(yīng)用廣泛。該研究采用 Planet數(shù)據(jù)時(shí)相為2022年11月18日。數(shù)據(jù)申請(qǐng)平臺(tái)為www.earthstar-cloud.com。

1.2.4 外業(yè)數(shù)據(jù)。2022年11月對(duì)研究區(qū)開(kāi)展野外實(shí)地調(diào)查，共采集研究區(qū)及周邊林地、水體、廠房、居民地、道路、豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)等不同地物類(lèi)型信息，采集野外點(diǎn)共127個(gè)，作為支持向量機(jī)算法的訓(xùn)練樣本。利用野外點(diǎn)結(jié)合奧維地圖及國(guó)產(chǎn)高分辨率影像數(shù)據(jù)目視解譯研究區(qū)內(nèi)不同地物類(lèi)型，用于構(gòu)建混淆矩陣，驗(yàn)證提取精度。

2 研究方法

基于ENVI 5.3遙感圖像處理軟件平臺(tái)，對(duì)Planet、Landsat 8 OLI及GF6 WFV影像數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、幾何校正、裁剪等預(yù)處理，對(duì)研究區(qū)豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)等不同農(nóng)作物利用支持向量機(jī)算法進(jìn)行提取分析，對(duì)比分析不同遙感數(shù)據(jù)源下的提取結(jié)果。

2.1 類(lèi)別可分離性

根據(jù)研究區(qū)內(nèi)主要農(nóng)作物野外實(shí)地調(diào)查采集信息，利用空間特征及光譜信息分析不同地類(lèi)樣本圖斑之間的可分離性。該參數(shù)值域區(qū)間為［0，2］，兩地物間光譜信息的冗余度隨該參數(shù)值的增加而減小。該值大于1.8表明訓(xùn)練樣本圖斑滿足分類(lèi)需求，大于1.9表明兩地物間訓(xùn)練樣本圖斑光譜可分離性很好。該研究基于野外實(shí)地調(diào)查點(diǎn)，建立研究區(qū)林地、水體、廠房、居民地、道路、豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)等地物訓(xùn)練樣本圖斑共計(jì)127個(gè)。

2.2 支持向量機(jī)（SVM）算法

基于預(yù)處理后的影像數(shù)據(jù)，采用監(jiān)督分類(lèi)的方法對(duì)研究區(qū)進(jìn)行農(nóng)作物精細(xì)化分類(lèi)。ENVI5.3遙感圖像處理軟件平臺(tái)的監(jiān)督分類(lèi)包括平行六邊形、最大似然、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、馬氏距離、最小距離、波譜角等算法，其中支持向量機(jī)分類(lèi)算法有較高的分類(lèi)準(zhǔn)確率和較好的推廣性。該算法是以統(tǒng)計(jì)學(xué)理論為基礎(chǔ)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可自動(dòng)尋找對(duì)分類(lèi)有較大區(qū)分能力的支持向量，可將各類(lèi)之間的間隔最大化，有效避免因噪聲引起的分類(lèi)錯(cuò)誤［8-10］。因此，該研究采用ENVI 5.3下監(jiān)督分類(lèi)中支持向量機(jī)分類(lèi)算法，對(duì)研究區(qū)的豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)等進(jìn)行分類(lèi)提取。

2.3 精度驗(yàn)證方法

通過(guò)對(duì)不同遙感數(shù)據(jù)源分類(lèi)圖像的精度評(píng)價(jià)，客觀分析分類(lèi)結(jié)果?；煜仃囀窃u(píng)價(jià)遙感分類(lèi)結(jié)果的常用指標(biāo)。該研究基于野外調(diào)查點(diǎn)，結(jié)合奧維地圖及國(guó)產(chǎn)高分辨率影像數(shù)據(jù)目視解譯研究區(qū)內(nèi)不同農(nóng)作物，構(gòu)建混淆矩陣，利用總體分類(lèi)精度及Kappa系數(shù)，對(duì)Planet、GF6 WFV、Landsat 8 OLI影像分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。

2.3.1 總體分類(lèi)精度（Overall Accuracy）?？傮w分類(lèi)精度為被正確分類(lèi)的像元總和與總像元數(shù)量的比值。表達(dá)式為：

OA=Mi=1aiiN（1）

式中：OA為總體分類(lèi)精度；N為總像元數(shù)量；m為類(lèi)型總數(shù)；i為類(lèi)型數(shù)；aii為被正確分類(lèi)的像元?？傮w分類(lèi)精度越大，分類(lèi)精度越高。

2.3.2 Kappa系數(shù)（Kappa Coefficient）［11-12］。Kappa系數(shù)是基于混淆矩陣，用于一致性檢驗(yàn)及衡量分類(lèi)精度的指標(biāo)。該指標(biāo)將總像元數(shù)量與被正確分類(lèi)的像元總數(shù)相乘，減去混淆矩陣中每類(lèi)行列像元總數(shù)乘積之和，再除以縱像元數(shù)平方減去混淆矩陣中每類(lèi)行列像元總數(shù)乘積之和。表達(dá)式為：

K=Nmi=1aii-mi=1（aii×aji）N2-mi=1（aii×aji）（2）

式中，N為總像元數(shù)量，m為類(lèi)型總數(shù)，i為類(lèi)型數(shù)，aij為類(lèi)型i所在行的總像元數(shù)，aji為類(lèi)型j所在列的總像元數(shù)。Kappa系數(shù)可直接反映分類(lèi)結(jié)果與地面信息間的一致性，一致性直接反映分類(lèi)結(jié)果質(zhì)量。Kappa系數(shù)和分類(lèi)結(jié)果與地面信息間一致性及分類(lèi)質(zhì)量對(duì)應(yīng)關(guān)系見(jiàn)表4。

3 農(nóng)作物分類(lèi)結(jié)果與分析

3.1 不同遙感數(shù)據(jù)源下農(nóng)作物樣本類(lèi)別可分離性

基于Planet、GF6 WFV、Landsat 8 OLI不同遙感數(shù)據(jù)源，利用相同訓(xùn)練樣本圖斑，計(jì)算各類(lèi)別間可分離性，結(jié)果見(jiàn)表5～7。

（1）Planet影像數(shù)據(jù)下，青仔和尖葉菜心與豆杯、學(xué)斗、芥藍(lán)可分離性很高，均達(dá)到1.900，青仔-學(xué)斗、青仔-芥藍(lán)、尖葉菜心-學(xué)斗、尖葉菜心-芥藍(lán)可分離性甚至達(dá)到1.999 0。但豆杯-學(xué)斗、豆杯-芥藍(lán)的可分離性很低，分別為1.226 9和1.484 9，不能滿足分類(lèi)需求，表明Planet影像下青仔和尖葉菜心均與學(xué)斗和芥藍(lán)較易區(qū)分，豆杯易與學(xué)斗、芥藍(lán)混淆，但學(xué)斗與芥藍(lán)之間也有很好的區(qū)分度。

（2）GF6 WFV影像數(shù)據(jù)下，青仔-學(xué)斗、芥藍(lán)-青仔、芥藍(lán)-尖葉菜心可分離性極高，達(dá)到1.999 0，豆杯與學(xué)斗和芥藍(lán)的可分離性較低，分別為1.803 2和1.824 6，但均大于1.800 0，滿足分類(lèi)需求。這表明GF6 WFV影像下芥藍(lán)、青仔、尖葉菜心較易區(qū)分，豆杯與學(xué)斗和芥藍(lán)較易混淆，但學(xué)斗和芥藍(lán)之間也有很好的區(qū)分度。

（3）Landsat 8 OLI影像數(shù)據(jù)下，豆杯與學(xué)斗可分離性較低，為1.898 9，該值小于1.900 0但大于1.800 0，滿足分類(lèi)需求。其他農(nóng)作物之間可分離度較高，表明Landsat 8 OLI影像下各農(nóng)作物之間能夠很好區(qū)分。

（4）3種遙感數(shù)據(jù)源下，豆杯-學(xué)斗的可分離性較其他任兩種農(nóng)作物的可分離性均為最低，表明豆杯與學(xué)斗在3種數(shù)據(jù)源下均較難區(qū)分。Planet影像下豆杯與學(xué)斗的可分離性不可滿足分類(lèi)需求，GF6 WFV、Landsat 8 OLI影像下可分離性不高但可滿足分類(lèi)需求。

（5）除豆杯-學(xué)斗外，Planet與GF6 WFV影像下豆杯與芥藍(lán)的可分離性也較低，Planet不滿足分類(lèi)需求，GF6 WFV可分離性不高但滿足分類(lèi)需求。

3.2 光譜反射率變化分析

基于野外驗(yàn)證數(shù)據(jù)，選取同名地物點(diǎn)分析Planet、GF6 WFV、Landsat 8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)各譜段上不同農(nóng)作物的光譜特征，各農(nóng)作物的光譜曲線在某譜段點(diǎn)間隔較大時(shí)被認(rèn)為該幾類(lèi)農(nóng)作物在該譜段可較好區(qū)分，若點(diǎn)距離相近或重疊則被認(rèn)為較難區(qū)分。從圖1～3可以得出以下結(jié)論：

（1）Planet影像數(shù)據(jù)下，青仔、尖葉菜心、豆杯在第5譜段黃譜段處能夠區(qū)分農(nóng)作物統(tǒng)計(jì)特征，但間隔較小，區(qū)分度有限，該譜段無(wú)法區(qū)分芥藍(lán)與學(xué)斗；在第8譜段近紅外譜段處能夠區(qū)分青仔、尖葉菜心和芥藍(lán)的光譜統(tǒng)計(jì)特征，且間隔較大，區(qū)分度較高，但無(wú)法區(qū)分豆杯與學(xué)斗。

（2）GF6 WFV影像下，青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)、學(xué)斗、豆杯在第4譜段黃譜段與第6譜段紅邊譜段均有反射峰，青仔與尖葉菜心的光譜統(tǒng)計(jì)數(shù)值間隔較大，能夠很好區(qū)分2類(lèi)作物；芥藍(lán)、學(xué)斗、豆杯在第4譜段黃譜段也能區(qū)分作物統(tǒng)計(jì)特征，但點(diǎn)間隔較小，區(qū)分度不高；第7譜段紅邊譜段可區(qū)分5類(lèi)農(nóng)作物統(tǒng)計(jì)特征，但點(diǎn)間隔不大，區(qū)分度有限。

（3）Landsat 8 OLI影像下，青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)、學(xué)斗、豆杯在第5譜段近紅外譜段光譜統(tǒng)計(jì)數(shù)值間隔較大，能夠區(qū)分該5類(lèi)農(nóng)作物，在第6譜段短波紅外譜段豆杯、芥藍(lán)、學(xué)斗點(diǎn)間隔較大，區(qū)分度較高，但青仔和尖葉菜心點(diǎn)間隔極近，區(qū)分度不佳。

綜上結(jié)果可以看出，Planet影像數(shù)據(jù)下沒(méi)有能夠全部區(qū)分5類(lèi)農(nóng)作物統(tǒng)計(jì)特征的譜段；GF6 WFV影像數(shù)據(jù)下第譜段黃譜段與第7譜段紅邊譜段能夠區(qū)分5類(lèi)農(nóng)作物，但區(qū)分度有限；Landsat 8 OLI影像數(shù)據(jù)下第5譜段近紅外譜段能夠完全區(qū)分5類(lèi)農(nóng)作物統(tǒng)計(jì)特征，區(qū)分度較高。

3.3 不同數(shù)據(jù)源下分類(lèi)精度比較

基于ENVI5.3遙感圖像處理軟件平臺(tái)，對(duì)Planet、GF6 WFV及Landsat 8 OLI影像數(shù)據(jù)利用支持向量機(jī)算法，對(duì)研究區(qū)豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)等不同農(nóng)作物進(jìn)行提取，通過(guò)成圖效果對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)，根據(jù)總體分類(lèi)精度及Kappa系數(shù)對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，對(duì)比分析不同遙感數(shù)據(jù)源下農(nóng)作物提取效果。

3.3.1 主觀評(píng)價(jià)。

利用3種不同數(shù)據(jù)源對(duì)研究區(qū)內(nèi)5類(lèi)不同農(nóng)作物進(jìn)行提取，提取結(jié)果如圖4。從分類(lèi)結(jié)果可知，3種

影像下提取不同農(nóng)作物的空間位置幾乎一致，但圖斑大小稍有差別；從成圖效果來(lái)看，Planet提取結(jié)果圖斑

更加規(guī)整，更能體現(xiàn)地物細(xì)節(jié)；Landsat 8影像鋸齒狀明顯，細(xì)小圖斑在后期處理時(shí)會(huì)被兼并至周?chē)拇髨D斑，出現(xiàn)錯(cuò)分的情況；GF6 WFV與Landsat 8 OLI的提取結(jié)果道路出現(xiàn)間斷的情況。綜上，成圖效果Planet影像最好，GF6 WFV次之，Landsat 8 OLI最差。

3.3.2 客觀評(píng)價(jià)。

主觀評(píng)價(jià)與判讀人員的分析能力及知識(shí)水平有關(guān)，得出的結(jié)果具有極大的主觀性。除定性評(píng)價(jià)外，還需要對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)。該研究利用野外驗(yàn)證數(shù)據(jù)，結(jié)合奧維地圖及國(guó)產(chǎn)高分辨率影像數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建混淆矩陣，利用總體分類(lèi)精度與Kappa系數(shù)對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)（表8）。Planet、GF6 WFV、Landsat 8 OLI影像數(shù)據(jù)下農(nóng)作物

的分類(lèi)總體精度均達(dá)到75%，Kappa系數(shù)均大于0.6，滿足分類(lèi)生產(chǎn)需求。其中，GF6 WFV影像數(shù)據(jù)總體分類(lèi)精度最高，達(dá)89.193 1%，Kappa系數(shù)也最高，達(dá)0.897 3，表明GF6 WFV影像分類(lèi)質(zhì)量極好，分類(lèi)結(jié)果與地面信息幾乎一致；Planet影像數(shù)據(jù)分類(lèi)精度低于GF6 WFV，為83.224 7%，Kappa系數(shù)為0.766 2，表明Planet影像分類(lèi)質(zhì)量很好，分類(lèi)結(jié)果與地面信息高度一致。Landsat 8 OLI影像總體分類(lèi)精度最低，僅有75.206 6%，Kappa系數(shù)為0.699 0。

4 結(jié)論與討論

基于Planet、GF6 WFV、Landsat 8 OLI影像數(shù)據(jù)識(shí)別和提取研究區(qū)豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)等不同農(nóng)作物，分析不同數(shù)據(jù)源下農(nóng)作物樣本類(lèi)別可分離性、光譜曲線、成圖效果和分類(lèi)精度，得出以下結(jié)論：

（1）在3種數(shù)據(jù)源下，豆杯與學(xué)斗較其他任2種農(nóng)作物可分離度較低，GF6 WFV與Landsat 8 OLI下豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)的可分離度滿足分類(lèi)要求，Landsat 8 OLI農(nóng)作物樣本可分離度最高。

（2）Planet影像數(shù)據(jù)下豆杯和學(xué)斗的光譜曲線在全譜段的統(tǒng)計(jì)特征皆極為相近，且沒(méi)有能夠完全區(qū)分5類(lèi)農(nóng)作物統(tǒng)計(jì)特征的譜段；GF6 WFV影像數(shù)據(jù)下第4譜段黃譜段與第7譜段紅邊譜段能夠區(qū)分5類(lèi)農(nóng)作物，但區(qū)分度有限；Landsat 8 OLI影像數(shù)據(jù)下第5譜段近紅外譜段能夠完全區(qū)分5類(lèi)農(nóng)作物統(tǒng)計(jì)特征，區(qū)分度較高。

（3）Planet提取結(jié)果圖斑圓滑、規(guī)整，能區(qū)分相鄰較近但面積不大的2種地物；由于分辨率問(wèn)題，Landsat 8 OLI影像鋸齒狀明顯，細(xì)小圖斑在后期處理時(shí)會(huì)被兼并至周?chē)拇髨D斑，出現(xiàn)錯(cuò)分的情況；成圖效果Planet影像最好，GF6 WFV可滿足需求，Landsat 8 OLI最差。

（4）從總體分類(lèi)精度與Kappa系數(shù)上對(duì)比分析，3種數(shù)據(jù)源下識(shí)別提取研究區(qū)豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)等不同農(nóng)作物的結(jié)果均滿足生產(chǎn)需求，GF6 WFV分類(lèi)精度最高，分類(lèi)結(jié)果與地面信息一致性最好。

（5）Landsat 8 OLI影像下農(nóng)作物樣本可分離度最高，有區(qū)分度較高且能完全區(qū)分5類(lèi)農(nóng)作物統(tǒng)計(jì)特征的譜段，但由于研究區(qū)面積不大，影像空間分辨率較低，提取精度及成圖效果不好，該數(shù)據(jù)適用于對(duì)農(nóng)作物大面積提取。GF6 WFV影像下農(nóng)作物樣本可分離度滿足分類(lèi)要求，有可區(qū)分5類(lèi)農(nóng)作物統(tǒng)計(jì)特征的譜段，成圖效果較好，分類(lèi)精度較高，分類(lèi)結(jié)果與地面信息一致性最好，GF6 WFV影像是研究區(qū)農(nóng)作物識(shí)別與提取的最佳數(shù)據(jù)源；Planet影像數(shù)據(jù)分辨率較高，重訪周期短，提取結(jié)果成圖效果好，分類(lèi)精度能達(dá)到生產(chǎn)需求，該數(shù)據(jù)源適合小面積青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)的周期性監(jiān)測(cè)。

在研究Planet、GF6 WFV、Landsat 8 OLI影像數(shù)據(jù)識(shí)別和提取研究區(qū)豆杯、學(xué)斗、青仔、尖葉菜心、芥藍(lán)等不同農(nóng)作物時(shí)，該研究采用了監(jiān)督分類(lèi)中的支持向量機(jī)分類(lèi)算法，但未與如最大似然法、隨機(jī)森林、最小距離、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他監(jiān)督分類(lèi)算法進(jìn)行對(duì)比分析，這將是下一步研究的重點(diǎn)。

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