【摘 要】
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卫星数据在农业土地信息提取中可以发挥重要作用,而由于农业土地具有显著的物候差异性,时间序列数据的应用能够有效提高作物的提取精度.不同作物因为物候期的差异,对时间序列的需求有明显的差异性.为了确定时间序列数据对冬小麦提取精度的影响,利用归一化植被指数(NDVI),增强植被指数(EVI)作为构造时序影像的特征,将覆盖整个冬小麦生育期的所有Sentinel-2A/B数据,以3个不同的时间间隔(10,15和30 d)的均值合成,使用随机森林分类器对像素或地块进行分类,以对比不同时间间隔合成的时序影像在面向不同元素
【机 构】
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山东科技大学 测绘与空间信息学院, 山东 青岛 266590
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卫星数据在农业土地信息提取中可以发挥重要作用,而由于农业土地具有显著的物候差异性,时间序列数据的应用能够有效提高作物的提取精度.不同作物因为物候期的差异,对时间序列的需求有明显的差异性.为了确定时间序列数据对冬小麦提取精度的影响,利用归一化植被指数(NDVI),增强植被指数(EVI)作为构造时序影像的特征,将覆盖整个冬小麦生育期的所有Sentinel-2A/B数据,以3个不同的时间间隔(10,15和30 d)的均值合成,使用随机森林分类器对像素或地块进行分类,以对比不同时间间隔合成的时序影像在面向不同元素的冬小麦提取时的应用效果和提取效率.结果表明:① 当合成Sentinel-2A/B影像的时间间隔缩短时,2种分类方法的冬小麦的提取精度都会更高,但面向地块的分类方法能达到更好的提取效果;②10 d合成的面向地块的分类方法获得了最高的OA(96.28％)和Kappa系数(91.71％);③ 时间序列的合成方法对提取效率影响不大,影响它的主要原因是面向不同元素的分类方法.
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