【摘 要】
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以宁夏红寺堡区为研究区,基于高分一号(GF-1/WFV)卫星构建葡萄生长季时间序列光谱数据,运用J-M距离分析葡萄地块归一化植被指数(NDVI)时序曲线特征确定了最佳识别时相,将最佳
【机 构】
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宁夏大学西北土地退化与生态系统恢复省部共建国家重点实验室培育基地,宁夏大学西北退化生态系统恢复与重建教育部重点实验室,南京大学国际地球系统科学研究所
【基金项目】
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宁夏自然科学基金项目(NZ16022);宁夏高等学校科学研究重点项目(NGY2016010);国家自然科学基金(31760707);国家重点研发计划项目(2016YFC0501307/4-04)资助
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以宁夏红寺堡区为研究区,基于高分一号(GF-1/WFV)卫星构建葡萄生长季时间序列光谱数据,运用J-M距离分析葡萄地块归一化植被指数(NDVI)时序曲线特征确定了最佳识别时相,将最佳时相的NDVI、相邻时相差值速率和曲线积分训练样本集导入Clementine数据挖掘软件中,利用C5.0决策树分类算法,并结合专家经验法构建葡萄林决策树提取模型。结果表明:构建的识别模型能够满足葡萄的识别需求,但在不同覆盖度的葡萄地块上精度有所差异;基于决策树分类的总体精度为93.71%,Kappa系数为0.91。其中,中低覆盖度葡萄林生产精度为90.82%,用户精度为88.56%;高覆盖度葡萄林生产精度为92.44%,用户精度为91.18%。
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