【摘 要】
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针对目前高分二号(GF-2)卫星遥感数据在农业领域应用较少,尤其是在农作物识别方面应用缺乏的现象,以GF-2 4 m多光谱遥感影像为数据源,在河南省北部小麦主要种植区域濮阳县,采
【机 构】
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河南省农业科学院农业经济与信息研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41601213),河南省重大科技专项(171100110600),河南省科技攻关项目(182102410024),河南省科研院所发展专项(20188113)
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针对目前高分二号(GF-2)卫星遥感数据在农业领域应用较少,尤其是在农作物识别方面应用缺乏的现象,以GF-2 4 m多光谱遥感影像为数据源,在河南省北部小麦主要种植区域濮阳县,采用监督分类方法(包括支持向量机、人工神经网络和最大似然法)进行小麦种植空间分布信息的快速提取和精度分析。结果表明,3种分类方法对小麦的识别结果非常相似,生产者精度均在96%以上,以支持向量机法最高;用户精度均在98%以上,以最大似然法最高;Kappa系数三者比较接近,均在0.80以上;总体精度均在82%以上,以最大似然法最高,达8
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