【摘 要】
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云南茶园主要分布于山区,往往与其他地物混合,破碎化程度高,给基于遥感的高精度茶园提取带来困难。破碎化山地茶园的遥感识别能力有待进一步提高。以西双版纳北部及普洱市南部山区为研究区,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,基于易康(eCognition9.0)软件,采用多尺度分割(MRS)方法对影像进行分割,并通过ED3_(Modified)评估影像的最优分割尺度。首先构造了包括14个光谱特征、 6个
【机 构】
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西南林业大学大数据与智能工程学院,西南林业大学大数据与智能工程研究院,西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(32060320,31860181,31860182,31760181,61702442),云南省重大科技专项计划项目(202002AD080002,2019ZE005),云南省应用基础研究项目(2018FB105),云南省教育厅科学研究基金项目(2020Y0378),西南林业大学科研启动基金项目(111821)资助。
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云南茶园主要分布于山区,往往与其他地物混合,破碎化程度高,给基于遥感的高精度茶园提取带来困难。破碎化山地茶园的遥感识别能力有待进一步提高。以西双版纳北部及普洱市南部山区为研究区,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,基于易康(eCognition9.0)软件,采用多尺度分割(MRS)方法对影像进行分割,并通过ED3_(Modified)评估影像的最优分割尺度。首先构造了包括14个光谱特征、 6个纹理特征和3个空间特征的23维初始特征,通过计算样本的分离度对分类特征空间进行优化,确定了16维最优特征
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