基于Google Earth Engine的农作物分类研究

李静茹; 薛华柱; 何湜; 马战林

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基于Google Earth Engine的农作物分类研究

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农作物分类与识别是开展农作物的长势、产量、灾害等相关信息监测的基础,对确保粮食安全、发展社会经济、制定农业政策以及保护生态功能等有重要作用.本文以"原阳大米"之乡河南省原阳县为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云平台,利用随机森林(Random Forest)机器学习算法,通过地面实测数据比较分析了Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据在原阳县秋季农作物分类中的精度.结果表明:多时相的Sentinel-1雷达数据的加入能大大提高农作物的分类精度.基于单时相Sentinel-2光学数据的总体分类精度为87.83％,Kappa系数为0.84;基于多时相Sentinel-1雷达数据的总体分类精度为93.15％,Kappa系数为0.91;基于合成单时相Sentinel-2和多时相Sentinel-1数据的分类精度为96.04％,Kappa系数为0.95％.

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来源
《青海科技》 |2021年第3期|65-71|共7页
作者
李静茹; 薛华柱; 何湜; 马战林;
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作者单位

河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作 454000;

河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作 454000;

河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作 454000;

河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作 454000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘遥感技术;
关键词
农作物分类; Google Earth Engine; Sentintel-1; Sentintel-2; 随机森林;

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