【摘 要】
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中药材多种植在自然条件适宜的山区,其种植区域地形复杂,种植地块多呈不规则碎片状,采用传统调查方法难以准确地计算种植面积和估测产量.卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在遥感影像中准确高效地提取农作物空间分布有着较好的实验效果.因此,将CNN的特征提取能力应用于中药材种植,通过Sentinel-2卫星遥感影像结合实地调查数据,实现对云南省文山州的中药资源三七的种植面积的实时监测,其提取的总体精度OA为95.57％,Kappa系数为0.91,存在部分细碎阴影区域与三
【机 构】
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云南大学 地球科学学院,云南 昆明 650500;高分辨率对地观测系统云南数据与应用中心,云南 昆明 650118
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中药材多种植在自然条件适宜的山区,其种植区域地形复杂,种植地块多呈不规则碎片状,采用传统调查方法难以准确地计算种植面积和估测产量.卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在遥感影像中准确高效地提取农作物空间分布有着较好的实验效果.因此,将CNN的特征提取能力应用于中药材种植,通过Sentinel-2卫星遥感影像结合实地调查数据,实现对云南省文山州的中药资源三七的种植面积的实时监测,其提取的总体精度OA为95.57％,Kappa系数为0.91,存在部分细碎阴影区域与三七荫棚的混淆,但整体提取效果较好.结果发现文山州三七种植集中分布于西北部,而东南部则因为地形、温度等综合因素而种植较少.此外,因三七对土壤水分有特殊要求,93.57％的三七种植于25°以下的斜坡上,而坡向是影响三七日照时长和光照强度的因素,70.40％的三七选择种植在半阴坡和半阳坡.
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