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GEE环境下融合主被动遥感数据的冬小麦识别技术
被引量:
17
1
作者
马战林
刘昌华
+3 位作者
薛华柱
李静茹
房旭
周俊利
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期195-205,共11页
遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法(RF)和Google Earth Engine(GEE)云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合S...
遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法(RF)和Google Earth Engine(GEE)云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合Sentinel-1、2主被动遥感数据,研究后向散射系数、光谱特征、植被指数特征与纹理特征的不同组合对冬小麦识别精度的改善情况。结果表明:仅融合多时相Sentinel-1 SAR数据时,分类总体精度为85.93%,Kappa系数为0.75,冬小麦识别精度达到95%以上。融合多时相SAR数据与单时相光学数据,在充分利用极化信息和光谱信息进行分类后,分类总体精度为95.78%,Kappa系数为0.92,比多时相SAR分类结果分别提高9.85个百分点和约22.67%,对冬小麦的识别精度提高约2个百分点。通过分析不同特征组合情况下纹理特征对分类的影响,发现纹理特征对冬小麦的识别精度影响程度较小。
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关键词
冬小麦
种植面积识别
谷歌地球引擎
Sentinel卫星
随机森林
下载PDF
职称材料
题名
GEE环境下融合主被动遥感数据的冬小麦识别技术
被引量:
17
1
作者
马战林
刘昌华
薛华柱
李静茹
房旭
周俊利
机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
河南省遥感测绘院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期195-205,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51779099)
国家自然科学基金面上项目(41721333)
+1 种基金
河南省科技攻关重点项目(192102310270)
河南理工大学博士基金项目(B2017-09)。
文摘
遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法(RF)和Google Earth Engine(GEE)云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合Sentinel-1、2主被动遥感数据,研究后向散射系数、光谱特征、植被指数特征与纹理特征的不同组合对冬小麦识别精度的改善情况。结果表明:仅融合多时相Sentinel-1 SAR数据时,分类总体精度为85.93%,Kappa系数为0.75,冬小麦识别精度达到95%以上。融合多时相SAR数据与单时相光学数据,在充分利用极化信息和光谱信息进行分类后,分类总体精度为95.78%,Kappa系数为0.92,比多时相SAR分类结果分别提高9.85个百分点和约22.67%,对冬小麦的识别精度提高约2个百分点。通过分析不同特征组合情况下纹理特征对分类的影响,发现纹理特征对冬小麦的识别精度影响程度较小。
关键词
冬小麦
种植面积识别
谷歌地球引擎
Sentinel卫星
随机森林
Keywords
winter wheat
planting area identification
Google Earth Engine
Sentinel satellite
random forest
分类号
S25 [农业科学—农业机械化工程]
S512.1 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GEE环境下融合主被动遥感数据的冬小麦识别技术
马战林
刘昌华
薛华柱
李静茹
房旭
周俊利
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
17
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