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基于GF-1数据的主要农作物种植结构提取SVM算法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 解文欢 1 ; 张海峰 1 ; 张有智 1 ; 吴黎 1 ; 张宇 1 ;

作者机构： 1.黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所

关键词： SVM算法;农作物;GF-1;种植结构

期刊名称： 现代农机

ISSN： 1674-5604

年卷期： 2022 年 002 期

页码： 68-69

摘要： GF-1 WFV卫星数据已成为农业遥感业务运行系统的主要数据源之一，在农业生产和管理中得到了规模化应用，为农业部门提供了科学客观的信息支持。文章以2019年5月15日及2019年8月4日的GF-1 WFV数据为数据源，利用SVM算法采用多时相遥感数据对水稻、大豆和玉米进行空间分布提取，利用野外实测点数据进行分类精度验证。结果表明，基于多时相GF-1 WFV遥感数据利用SVM算法对绥化市北林区主要农作物种植结构进行提取，kappa系数0.885 79，总分类精度90.1%。基于GF-1 WFV提供的多时相遥感数据提取主要农作物种植结构精度满足监测要求，为GF-1 WFV卫星数据应用奠定技术基础。

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