【摘 要】
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为了提高玉米种植面积的提取,使用2019年玉米收获前后的卫星影像数据,建立了归一化植被指数时间序列,增强图像信息,结合实测点数据选择分类样本,采用最小距离、最大似然法、神经网络、支持向量机4种方法对合成归一化植被指数图像进行了分类提取。提取结果表明:最大似然法分类精度最高,其次是支持向量机、最小距离、神经网络,与2020年四平市统计年鉴中梨树县玉米耕种面积进行比较的结果也表明,使用最大似然法结合归一化植被指数序列提取的玉米种植面积与政府公布结果最相近。
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为了提高玉米种植面积的提取,使用2019年玉米收获前后的卫星影像数据,建立了归一化植被指数时间序列,增强图像信息,结合实测点数据选择分类样本,采用最小距离、最大似然法、神经网络、支持向量机4种方法对合成归一化植被指数图像进行了分类提取。提取结果表明:最大似然法分类精度最高,其次是支持向量机、最小距离、神经网络,与2020年四平市统计年鉴中梨树县玉米耕种面积进行比较的结果也表明,使用最大似然法结合归一化植被指数序列提取的玉米种植面积与政府公布结果最相近。
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