| 基于时序Sentinel-2影像的农作物分类研究 |
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| 引用本文： | 彭壮壮,武永斌,朱梦豪,周俊利.基于时序Sentinel-2影像的农作物分类研究[J].测绘与空间地理信息,2021,44(12):81-84. |
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| 作者姓名： | 彭壮壮 武永斌 朱梦豪 周俊利 |
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| 作者单位： | 河南理工大学 自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室 河南 焦作454000;河南省遥感测绘院,河南 郑州450000 |
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| 摘 要： | 特征选择是提高农作物分类精度的一个重要手段.本文基于时序Sentinel-2影像提取影像的波段特征、植被指数、纹理特征,以这三类特征构建分类特征集,使用随机森林算法对分类特征集进行特征选择和分类实验.根据分类混淆计算的研究区总体分类精度为92.5％,Kappa系数为0.904,高精度地提取了研究区内冬小麦、大蒜等主要冬季作物的种植信息,这表明随机森林算法在对特征降维的同时,也能保证较高的分类精度.
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| 关 键 词： | 特征选择 Sentinel-2 随机森林 时序影像 |
Research on Crop Classification Based on Time Series Sentinel-2 Images |
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| PENG Zhuangzhuang,WU Yongbin,ZHU Menghao,ZHOU Junli.Research on Crop Classification Based on Time Series Sentinel-2 Images[J].Geomatics & Spatial Information Technology,2021,44(12):81-84. |
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| Authors: | PENG Zhuangzhuang WU Yongbin ZHU Menghao ZHOU Junli |
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