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基于Sentinel-2遥感影像的作物分类方法研究
1
作者
王岩
田军仓
《节水灌溉》
北大核心
2025年第9期105-110,共6页
作物种植结构是规划灌溉制度、估算作物产量的重要参考依据,利用遥感准确地对作物进行识别是一项具有挑战性的任务。研究采用5-9月组成的时序影像和各单月影像,分别提取光谱反射率和指数,并通过RF、SVM和DT等算法对玉米、大豆、水稻进...
作物种植结构是规划灌溉制度、估算作物产量的重要参考依据,利用遥感准确地对作物进行识别是一项具有挑战性的任务。研究采用5-9月组成的时序影像和各单月影像,分别提取光谱反射率和指数,并通过RF、SVM和DT等算法对玉米、大豆、水稻进行分类,对比时序影像和单月影像的分类精度差异。结果如下:(1)在RF算法上,时序影像比最佳单月影像的分类精度提高了6.4%;SVM算法提高了3.33%;DT算法提高了6.25%。(2)在时序影像上,RF算法的分类精度比SVM提高了2.92%,比DT提高了6.25%。综上所述,时序影像可以提高作物的分类精度,且RF为最佳算法。
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关键词
Sentinel-2
时间序列
卫星遥感
最佳算法
作物分类
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题名
基于Sentinel-2遥感影像的作物分类方法研究
1
作者
王岩
田军仓
机构
宁夏大学
土木与
水利
工程学院
宁夏
节水灌溉与水资源调控工程技术
研究
中心
旱区现代农业水资源高效利用教育部工程
研究
中心
宁夏大学干旱灌区水文与智慧水利野外科学观测研究站
出处
《节水灌溉》
北大核心
2025年第9期105-110,共6页
基金
国家重点研发项目课题五专题四(2024YFD1900605-04)
宁夏高等学校一流学科建设项目(NXYLXK2021A03)。
文摘
作物种植结构是规划灌溉制度、估算作物产量的重要参考依据,利用遥感准确地对作物进行识别是一项具有挑战性的任务。研究采用5-9月组成的时序影像和各单月影像,分别提取光谱反射率和指数,并通过RF、SVM和DT等算法对玉米、大豆、水稻进行分类,对比时序影像和单月影像的分类精度差异。结果如下:(1)在RF算法上,时序影像比最佳单月影像的分类精度提高了6.4%;SVM算法提高了3.33%;DT算法提高了6.25%。(2)在时序影像上,RF算法的分类精度比SVM提高了2.92%,比DT提高了6.25%。综上所述,时序影像可以提高作物的分类精度,且RF为最佳算法。
关键词
Sentinel-2
时间序列
卫星遥感
最佳算法
作物分类
Keywords
Sentinel-2
time series
satellite remote sensing
optimal algorithm
crop classification
分类号
S2 [农业科学—农业工程]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Sentinel-2遥感影像的作物分类方法研究
王岩
田军仓
《节水灌溉》
北大核心
2025
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