基于Google Earth Engine的曲靖市烤烟种植区遥感提取

许人伟; 杨昆; 王加胜

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基于Google Earth Engine的曲靖市烤烟种植区遥感提取

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应用高分辨率的Sentinel-2A数据,提出了随机森林算法结合多特征的烤烟遥感提取方法.然后将支持向量机和分类回归树算法与随机森林算法进行了对比试验,3种分类器与光谱+地形+纹理+缨帽特征组合的平均验证精度分别为63％、88％和94％,随机森林分类器结合光谱+地形+纹理+缨帽特征组合的分类精度最佳,制图精度达到90％,用户精度为98％,总体精度为96％,Kappa系数为0.94.结果显示,研究区烤烟的最佳分类时相为4月下旬至5月下旬;随机森林算法结合光谱+地形+纹理+缨帽特征的方法能够精确地对研究区烤烟种植区进行遥感提取,为云南高原山区农作物提取提供技术参考.

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来源
《安徽农业科学》 |2021年第6期|232-236|共5页
作者
许人伟; 杨昆; 王加胜;
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作者单位

云南师范大学信息学院云南昆明65000;

云南师范大学西部资源环境地理信息技术教育部工程中心云南昆明65000;

云南师范大学西部资源环境地理信息技术教育部工程中心云南昆明65000;

云南师范大学地理学部云南昆明65000;

云南师范大学信息学院云南昆明65000;

云南师范大学西部资源环境地理信息技术教育部工程中心云南昆明65000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类遥感技术在农业上的应用;
关键词
烤烟; 随机森林; Sentinel-2A; 特征优化; 曲靖市;

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