【摘 要】
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以河北省南宫市主要农作物空间分布状况及面积信息为研究对象，采用多时相Sentinel-2影像数据，构建5种植被指数时序集，并通过傅里叶级数解算各时序曲线中的谐波特征参量，分别采用指数特征和指数特征+谐波特征2种分类依据，在随机森林框架下对10种分类方案进行农作物精细化分类。结果表明：当以指数特征+谐波特征作为分类依据时，5种时序集的总体分类精度比仅利用指数特征分类均有明显提高（最小提高8.14个百
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目（D2019402067）； 河北省地矿局创新团队项目（201908）；
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以河北省南宫市主要农作物空间分布状况及面积信息为研究对象，采用多时相Sentinel-2影像数据，构建5种植被指数时序集，并通过傅里叶级数解算各时序曲线中的谐波特征参量，分别采用指数特征和指数特征+谐波特征2种分类依据，在随机森林框架下对10种分类方案进行农作物精细化分类。结果表明：当以指数特征+谐波特征作为分类依据时，5种时序集的总体分类精度比仅利用指数特征分类均有明显提高（最小提高8.14个百分点，最大提高9.21个百分点）,表明谐波特征的加入能够有效提高分类精度。当以指数特征+谐波特征作为分类依据时，增强型植被指数（EVI）+归一化植被指数（NDVI）+红边归一化植被指数(NDVI705)组合总体分类精度最高，达到94.95%,比EVI+NDVI组合方案总体分类精度提高了2.57个百分点，说明含有红边波段的NDVI705可以有效提高分类精度。
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