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基于时序Sentinel-2影像的梨树县作物种植结构

文献类型： 中文期刊

作者： 刘俊伟 1 ; 陈鹏飞 1 ; 张东彦 2 ; 赵红伟 3 ;

作者机构： 1.中国科学院地理科学与资源研究所/资源与环境信息系统国家重点实验室

2.安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程技术研究中心

3.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

关键词： 作物种植结构;Sentinel-2;光谱特征

期刊名称： 江苏农业学报

ISSN： 1000-4440

年卷期： 2020 年 36 卷 006 期

页码： 1428-1436

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： Sentinel-2影像具有空间分辨率高,重访周期短的优势.本研究探讨了基于Sentinel-2数据开展梨树县作物精准分类,进而进行种植结构分析的可行性.为此,收集了多时相的Sentinel-2影像和大量地面不同作物类型样点数据.基于以上数据,选择决策树法、最大似然法、支持向量机法等3种经典分类方法开展影像分类,并对它们的结果进行对比以选择最优分类方法.然后,利用最优分类方法获得的分类结果对梨树县作物种植结构进行分析.结果表明,基于时序Sentinel-2影像,利用作物的物候特征与其光谱特征之间的联系可实现对梨树县作物种植面积和空间分布信息的准确提取,从而对该县种植结构进行客观评价.3种分类方法中,决策树法的分类精度最高,其总体分类精度为93.53%,Kappa系数达到0.8906.

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