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基于时序特征的玉麦轮作制耕地提取方法研究
被引量:
1
1
作者
李百红
彭勃
董超
《安徽农业科学》
CAS
2021年第19期214-217,共4页
[目的]该研究对小麦、玉米轮作制下耕地的面积与分布有重要意义。[方法]基于目视判别收集样本点和GEE平台,分析地物的NDVI、EVI等指数时序特征,开发特征识别算法提取2018年玉麦轮作区面积分布,同时与CART算法监督分类结果进行精度分析。...
[目的]该研究对小麦、玉米轮作制下耕地的面积与分布有重要意义。[方法]基于目视判别收集样本点和GEE平台,分析地物的NDVI、EVI等指数时序特征,开发特征识别算法提取2018年玉麦轮作区面积分布,同时与CART算法监督分类结果进行精度分析。[结果]与基于多光谱的监督分类相比,基于时序特征的识别算法准确率、精准率、F1 Score和Kappa系数分别提高了0.121、0.110、0.136和0.246。[结论]基于时序特征的特征识别算法可有效识别玉麦轮作区,该算法可为轮作区农业生产提供基础数据支持。
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关键词
GEE
时序
归一化指数
提取算法
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职称材料
题名
基于时序特征的玉麦轮作制耕地提取方法研究
被引量:
1
1
作者
李百红
彭勃
董超
机构
山东省泰安市自然资源与规划局
山东
农业大学信息与工程学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
2021年第19期214-217,共4页
基金
山东省重点研发项目(14032761,140380198)。
文摘
[目的]该研究对小麦、玉米轮作制下耕地的面积与分布有重要意义。[方法]基于目视判别收集样本点和GEE平台,分析地物的NDVI、EVI等指数时序特征,开发特征识别算法提取2018年玉麦轮作区面积分布,同时与CART算法监督分类结果进行精度分析。[结果]与基于多光谱的监督分类相比,基于时序特征的识别算法准确率、精准率、F1 Score和Kappa系数分别提高了0.121、0.110、0.136和0.246。[结论]基于时序特征的特征识别算法可有效识别玉麦轮作区,该算法可为轮作区农业生产提供基础数据支持。
关键词
GEE
时序
归一化指数
提取算法
Keywords
GEE
Time series
Normalized index
Extraction algorithm
分类号
S126 [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
基于时序特征的玉麦轮作制耕地提取方法研究
李百红
彭勃
董超
《安徽农业科学》
CAS
2021
1
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