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水稻是中国三大粮食作物之一,提供准确、及时的水稻种植信息对水稻生产管理、水稻种植保险赔偿以及国家粮食安全指导、政策制定和实施等具有重要意义。针对中国南方水稻种植地块破碎、种植结构复杂等造成的水稻识别难点,为提高水稻识别精度,本研究以哨兵一号(Sentinel-1)、哨兵二号(Sentinel-2)遥感影像为数据源,构建光谱特征、植被/水体指数特征、纹理特征和雷达特征等特征集,设置包括优选特征在内的7种特征组合,采用随机森林算法对江苏省常州市溧阳市上兴镇的水稻进行识别。结果表明,在光谱特征中,红边波段对于水稻识别精度有着较高的提升作用。光谱特征结合植被/水体指数特征、雷达特征后,水稻识别精度有所提高。基于优选特征进行分类的精度最高,总体分类精度、Kappa系数分别为93.26%、0.904 8。综上,结合遥感影像的光谱特征、植被/水体指数特征和雷达特征等并进行特征优选可以提高水稻识别精度。  相似文献   
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