【摘 要】
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福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及地形数据,从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法(SVM_RFE)对特征变量进行筛选,通过支持向量机
【机 构】
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福州大学空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心数字中国研究院（福建）
【基金项目】
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中国科学院A类战略性先导科技专项子课题(XDA23100504),福建省高校产学合作项目(2017Y4010)。
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福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及地形数据,从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法(SVM_RFE)对特征变量进行筛选,通过支持向量机分类器(SVM)进行茶园提取,首次得到福建省2019年10 m分辨率茶园种植区空间分布图。结果表明:(1
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