【摘 要】
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烟草是中国重要的经济作物之一，准确提取烟草种植面积对农作物种植结构调整、烟田科学管理和监测具有重要意义。笔者基于GEE（Google Earth Engine）云平台，利用2021年2—11月Sentinel-2A多时相数据，根据烟草种植特性排除误差因子，并结合实地采样数据的分布特征归纳植被特征，利用阈值法，以山东省临沂市为例，开展烟田种植地块自动提取的研究。结果表明，采用GEE和随机森林算法组合
【基金项目】
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山东省气象局重点课题“基于FY-4A的山东地区气溶胶光学厚度反演算法研究”（2020sdqxz09）； 山东省气象防灾减灾重点实验室项目“临沂烟田气象灾害精细化综合动态风险评估”（2021SDYD29）；
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烟草是中国重要的经济作物之一，准确提取烟草种植面积对农作物种植结构调整、烟田科学管理和监测具有重要意义。笔者基于GEE（Google Earth Engine）云平台，利用2021年2—11月Sentinel-2A多时相数据，根据烟草种植特性排除误差因子，并结合实地采样数据的分布特征归纳植被特征，利用阈值法，以山东省临沂市为例，开展烟田种植地块自动提取的研究。结果表明，采用GEE和随机森林算法组合模式，能够准确获得烟田种植的空间分布信息，总体分类精度为96.04%。本研究方法分类质量较高，可以满足研究需要，为烟田种植管理部门提供准确、快捷、科学的参考。
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