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基于多种植被指数时间序列与机器学习的作物遥感分类研究
被引量:
11
1
作者
苏腾飞
刘全明
苏秀川
《江苏农业科学》
北大核心
2017年第16期219-224,共6页
开展了基于多种植被指数(vegetation index,VI)时间序列和机器学习(machine learning,ML)算法的作物遥感分类研究。从Landsat-8 OLI与EO-1 ALI影像中提取了内蒙古五原县的时间序列数据。2颗卫星的参数类似,且它们联合提供了更多无云覆...
开展了基于多种植被指数(vegetation index,VI)时间序列和机器学习(machine learning,ML)算法的作物遥感分类研究。从Landsat-8 OLI与EO-1 ALI影像中提取了内蒙古五原县的时间序列数据。2颗卫星的参数类似,且它们联合提供了更多无云覆盖的数据。7种常用的VI从时间序列遥感数据中提取出来,以用作ML算法的输入。对比分析了SVM、RF、DT 3种ML算法对玉米、向日葵和小麦的区分效果。共选取了2 584个样本,其中1 556个样本用于算法训练。得到了127种VI组合作为输入时3种算法的分类精度。结果表明,SVM的分类效果优于另外2种算法;VI数目并非越多越好,综合考虑算法的精度和稳定性,3种VI可以取得最佳的效果;SVM+NDI5+NDVI+TVI是平均分类精度最高的组合,平均精度为91.97%。
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关键词
时间序列
植被指数(VI)
机器学习(ML)
作物分类
遥感
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职称材料
题名
基于多种植被指数时间序列与机器学习的作物遥感分类研究
被引量:
11
1
作者
苏腾飞
刘全明
苏秀川
机构
内蒙古
农业大学水利与土木工程建筑学院
内蒙古电力公司电力培训中心
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2017年第16期219-224,共6页
基金
国家自然科学基金(编号:51569018)
文摘
开展了基于多种植被指数(vegetation index,VI)时间序列和机器学习(machine learning,ML)算法的作物遥感分类研究。从Landsat-8 OLI与EO-1 ALI影像中提取了内蒙古五原县的时间序列数据。2颗卫星的参数类似,且它们联合提供了更多无云覆盖的数据。7种常用的VI从时间序列遥感数据中提取出来,以用作ML算法的输入。对比分析了SVM、RF、DT 3种ML算法对玉米、向日葵和小麦的区分效果。共选取了2 584个样本,其中1 556个样本用于算法训练。得到了127种VI组合作为输入时3种算法的分类精度。结果表明,SVM的分类效果优于另外2种算法;VI数目并非越多越好,综合考虑算法的精度和稳定性,3种VI可以取得最佳的效果;SVM+NDI5+NDVI+TVI是平均分类精度最高的组合,平均精度为91.97%。
关键词
时间序列
植被指数(VI)
机器学习(ML)
作物分类
遥感
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
基于多种植被指数时间序列与机器学习的作物遥感分类研究
苏腾飞
刘全明
苏秀川
《江苏农业科学》
北大核心
2017
11
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