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基于迁移学习的嫩江市主要农作物遥感分类

文献类型： 中文期刊

作者： 吴禹瑨 1 ; 李禹萱 2 ; 宋茜 2 ; 任超 1 ; 冷佩 2 ;

作者机构： 1.桂林理工大学测绘地理信息学院

2.北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

关键词： 迁移学习;作物分类;机器学习;遥感指数

期刊名称： 中国农业信息

ISSN： 1672-0423

年卷期： 2023 年 35 卷 004 期

页码： 1-10

摘要： [目的]机器学习模型在农作物分类研究领域有着较高精度,但如何利用历史样本用于当前时间的作物分类是一个难点.迁移学习的核心思想在于找到已有数据与新数据之间的相似性,文章旨在探索迁移学习方法使用历史样本进行作物分类的可靠性.[方法]该文以嫩江市为研究区域,基于实地采样数据与遥感数据,用随机森林(Random Forest,RF)分类器,结合多种遥感指数,对2020-2021年嫩江市玉米与大豆种植区域进行分类;利用动态时间规整方法,以2020-2021年实地采样数据生成2022年的分类样本,用RF对2022年嫩江市的玉米与大豆种植区域进行分类.[结果](1)对2020-2021年玉米与大豆种植区域进行分类,RF的平均总体精度达到97.8%.(2)对动态时间规整方法生成的2022年玉米与大豆种植区域进行分类,RF的总体精度达到87.5%.[结论]基于迁移学习的作物识别方法达到较高精度,具有实践意义,可提高历史时期样本的利用效率.

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