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基于Sentinel-2时序谐波特征的县域农作物分类
被引量：
7
1
作者
孙庆松
张晓楠
+2 位作者
陈利东
王坤
宋宏利
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期967-975,共9页
以河北省南宫市主要农作物空间分布状况及面积信息为研究对象,采用多时相Sentinel-2影像数据,构建5种植被指数时序集,并通过傅里叶级数解算各时序曲线中的谐波特征参量,分别采用指数特征和指数特征+谐波特征2种分类依据,在随机森林框架...
以河北省南宫市主要农作物空间分布状况及面积信息为研究对象,采用多时相Sentinel-2影像数据,构建5种植被指数时序集,并通过傅里叶级数解算各时序曲线中的谐波特征参量,分别采用指数特征和指数特征+谐波特征2种分类依据,在随机森林框架下对10种分类方案进行农作物精细化分类。结果表明:当以指数特征+谐波特征作为分类依据时,5种时序集的总体分类精度比仅利用指数特征分类均有明显提高(最小提高8.14个百分点,最大提高9.21个百分点),表明谐波特征的加入能够有效提高分类精度。当以指数特征+谐波特征作为分类依据时,增强型植被指数(EVI)+归一化植被指数(NDVI)+红边归一化植被指数(NDVI)组合总体分类精度最高,达到94.95%,比EVI+NDVI组合方案总体分类精度提高了2.57个百分点,说明含有红边波段的NDVI可以有效提高分类精度。
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关键词
Sentinel-2
时序曲线
谐波特征
红边波段
农作物精细化分类
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职称材料
题名
基于Sentinel-2时序谐波特征的县域农作物分类
被引量：
7
1
作者
孙庆松
张晓楠
陈利东
王坤
宋宏利
机构
河北工程大学地球科学与工程学院
河北工程大学矿业与测绘工程学院
河北省地矿局第六地质大队
出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期967-975,共9页
基金
河北省自然科学基金项目(D2019402067)
河北省地矿局创新团队项目(201908)。
文摘
以河北省南宫市主要农作物空间分布状况及面积信息为研究对象,采用多时相Sentinel-2影像数据,构建5种植被指数时序集,并通过傅里叶级数解算各时序曲线中的谐波特征参量,分别采用指数特征和指数特征+谐波特征2种分类依据,在随机森林框架下对10种分类方案进行农作物精细化分类。结果表明:当以指数特征+谐波特征作为分类依据时,5种时序集的总体分类精度比仅利用指数特征分类均有明显提高(最小提高8.14个百分点,最大提高9.21个百分点),表明谐波特征的加入能够有效提高分类精度。当以指数特征+谐波特征作为分类依据时,增强型植被指数(EVI)+归一化植被指数(NDVI)+红边归一化植被指数(NDVI)组合总体分类精度最高,达到94.95%,比EVI+NDVI组合方案总体分类精度提高了2.57个百分点,说明含有红边波段的NDVI可以有效提高分类精度。
关键词
Sentinel-2
时序曲线
谐波特征
红边波段
农作物精细化分类
Keywords
Sentinel-2
time series curve
harmonic characteristics
red edge band
fine classification of crops
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Sentinel-2时序谐波特征的县域农作物分类
孙庆松
张晓楠
陈利东
王坤
宋宏利
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2022
7
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