【摘 要】
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本文根据特种地理标志产品区域分布的特性和典型荫生作物网遮棚护的特殊情况,采用多种非监督、监督和智能分类算法,通过采集多种数据集作为训练样本和检验样本,实现了特殊种
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本文根据特种地理标志产品区域分布的特性和典型荫生作物网遮棚护的特殊情况,采用多种非监督、监督和智能分类算法,通过采集多种数据集作为训练样本和检验样本,实现了特殊种植条件下的智能分类与特种地表覆盖空间分布信息提取,并进行了分类统计及信息提取结果分析。实验表明,采用的多算法智能分类较单分类效果明显,通过比较选用合适的分类算法组合和训练数据集,分类结果能实现相互检验,并预测空间分布面积的具体数值区间32.47~35.45km~2,确定最可能值在34.04km~2附近,分类结果有效能满足特种作物空间分布信息提取的需要,为特殊条件下的土地覆盖变化检测提供了良好的基础。
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