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| 基于多时相Sentinel-2遥感影像的江汉平原夏收作物提取方法 | |
| 作者单位： | ;1.中国科学院精密测量科学与技术创新研究院;2.中国科学院大学;3.湖北省环境与灾害监测评估重点实验室 |
| 摘 要： | 以江汉平原潜江市为研究区,选取2017年9月至2018年7月期间12幅Sentinel-2多光谱(MSI)影像,通过分析研究区夏收作物不同生长期的光谱特征和归一化植被指数的时序变化,利用决策树算法提取2017—2018年夏收作物种植面积;将提取结果与最佳时相的多光谱数据面向对象、随机森林算法的提取结果进行对比试验,利用实测数据计算混淆矩阵评价分类精度.结果表明,基于Sentinel-2时序NDVI的面向对象决策树方法的提取精度最高,总体精度为96.47%,Kappa系数为0.951 8.基于Sentinel-2的面向对象决策树分类能够准确而有效地提取研究区农作物种植面积,并直观地反映作物的空间分布格局,为江汉平原地区调整作物种植结构提供依据,也为其他区域精细尺度作物的提取提供参考和借鉴. |
| 关 键 词： | 江汉平原 Sentinel-2 时序NDVI 面向对象 决策树 |
Crop extraction method based on multi-temporal Sentinel-2 image of Jianghan Plain |
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