【摘 要】
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实现复杂农区作物种植信息的精准、动态监测是中国农业精细化管理面临的迫切需求,而作物种植碎片化和异质性给作物遥感精细分类带来了诸多挑战,该文旨在探索基于高分辨率影像
【机 构】
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中国地质大学（武汉）公共管理学院,国土资源部法律评价工程重点实验室
【基金项目】
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国家社科基金重大项目(18ZDA053);国家自然科学基金项目(41671518);教育部人文社科基金项目(16YJAZH018,14YJCZH192)
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实现复杂农区作物种植信息的精准、动态监测是中国农业精细化管理面临的迫切需求,而作物种植碎片化和异质性给作物遥感精细分类带来了诸多挑战,该文旨在探索基于高分辨率影像的地块尺度多种作物同步识别方法,以满足实时获取复杂农区作物详细分布信息需要。研究选取武汉市新洲北部为典型区,以WorldView-2影像为数据源,利用ReliefF-Pearson方法优选作物遥感特征,采用人工神经网络、K最近邻和随机森林算法进行作物分类,并对比分析其精度。研究发现:1)RVI、NDVI、相关性和边界长度等12个特征构成了地块尺度
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