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基于决策树和SVM的Sentinel-2A影像作物提取方法

文献类型： 中文期刊

作者： 王利军;郭燕;贺佳;王利民;张喜旺;刘婷

作者机构：

关键词： 秋季作物;Sentinel-2A;植被指数;决策树;支持向量机

期刊名称：农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2018 年 9 期

页码： 146-153

收录情况： EI（2021版） ; 北大核心（2020版） ; CSCD（2020-2021年度） ; 农林核心（2020版） ; 科技核心（2020版）

摘要： 以河南省濮阳县为研究区,以2017年8月6日遥感影像为基础数据源,基于地面样方和样本点数据分析构建植被指数阈值分割分类决策树,结合支持向量机(Support vector machine,SVM)分类方法实现了秋季主要作物种植面积遥感识别,并与其他方法分类结果进行了精度验证与对比。结果表明,与最大似然法(Maximum likelihood,ML)和SVM法相比较,决策树和SVM相结合能较好地解决线状地物和小地块作物提取不全以及"椒盐"现象等问题,可以对秋季复杂作物进行有效识别,作物分类提取总体精度和Kappa系数分别为92.3%和0.886。利用中分辨率单时相遥感影像,结合波谱特征和植被指数能有效提高复杂作物分类精度,为区域复杂作物分类提取提供技术参考和借鉴价值。

分类号： S127

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