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综合样本、特征和分类器多要素的作物分类对比研究

文献类型： 中文期刊

作者： 温彩运 1 ; 归晓谦 2 ; 陆苗 1 ; 汪彩华 2 ; 余强毅 1 ; 宋茜 1 ; 吴文斌 1 ;

作者机构： 1.北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室/农业农村部农业遥感重点实验室/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

2.中化现代农业有限公司

关键词： 遥感;作物分类;多要素;对比研究

期刊名称： 中国农业信息

ISSN： 1672-0423

年卷期： 2024 年 36 卷 005 期

页码： 42-54

摘要： 【目的 】利用遥感技术能够大范围快速提取作物的空间分布信息，其精度是由样本、特征、分类器等多要素共同决定的。当前研究主要关注单要素和双要素的对比分析，缺少多要素的作物分类对比研究。文章旨在为目标区域的作物识别任务选择分类要素，获取高精度的作物空间分布信息提供参考和依据。【方法 】该文基于“MAP杯”数智农业大赛作物识别项目，收集了2021年湖北枝江区域的13份作物分类结果以及2022年山东桓台区域和湖北枝江区域的14份作物分类结果，通过构建的分类要素体系对比了样本、特征、分类器要素及其组合的精度差异，并按不同的作物类型进行了一致性评价。【结果 】（1） 2021年和2022年作物识别项目中使用最多的多要素组合均为目视解译样本—“光谱波段+植被指数”特征—机器学习分类器；（2）平均精度最高的分类要素分别为实地采集样本、高层特征以及机器学习分类器；（3）玉米、小麦等主粮作物的空间分布一致性较高，油菜等经济作物以及复合种植的作物类型的空间分布一致性低，是区域作物制图的难点。【结论 】时空迁移样本—高层特征—深度学习分类器的要素组合未来仍存在较大发展潜力。

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