【摘要】水稻种植面积监测是当前农业土地变化科学的热点问题,但运用遥感技术对水稻种植面积精确实施监测一直是难点。中分辨率遥感影像能够满足我国大面积水稻作物监测,成为业务化运行的主要数据源。为此,该研究尝试以中分辨率TM影像为数据源,结合神经网络和面向对象(SVM)两种算法对对黑龙江省富锦市2010年两期不同时相影像分别进行水稻分类提取,并对分类结果进行滤波处理及混淆矩阵精度评定。结果表明:(1)在高纬度单季稻生长区,面向对象分类算法的精度显著高于神经网络的分类精度,水稻用户精度和生产者精度在6月份分别高0.55%、1.37%,在8月份分别高0.62%、2.34%;(2)对神经网络分类的结果进行Major...