【摘 要】
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山区水稻种植呈现破碎分散的特点,中低分辨率的遥感影像分类效果不甚理想,需要寻找适用于山区水稻提取的遥感数据源和监测方法;水稻在不同生长阶段有不同的形态特征,适用的分
【机 构】
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重庆师范大学地理与旅游学院,西南大学地理科学学院遥感大数据应用重庆市工程研究中心,GIS应用研究重庆市高校重点实验室,重庆金佛山喀斯特生态系统教育部野外科学观测研究站
【基金项目】
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国家自然科学基金(41571419),重庆师范大学研究生科研创新项目(YKC19019)
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山区水稻种植呈现破碎分散的特点,中低分辨率的遥感影像分类效果不甚理想,需要寻找适用于山区水稻提取的遥感数据源和监测方法;水稻在不同生长阶段有不同的形态特征,适用的分类特征与得出的分类结果显然不同。该研究以Sentinel-2影像为数据源,对不同生长阶段的水稻进行提取。选取波段特征、植被指数、红边指数、水体指数、地形特征、纹理特征等58个分类特征,运用SEaTH算法进行筛选后,采用随机森林分类法进行分类,并构建误差矩阵比较分类结果。结果表明,分类特征经过筛选后,数量分别为发育期16个、生长期13个、成熟期1
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