【摘 要】
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南方山地丘陵地区耕地资源稀缺，耕地分布较为分散，导致现有的土地利用产品存在精度较低的情况。针对上述问题，文章以福州市为例，基于GEE云计算平台，借助Sentinel-1与Sentinel-2数据，探究不同特征组合下随机森林耕地信息的提取效果。结果表明，光学影像Sentinel-2数据的分类精度高于Sentinel-1数据，光谱指数和地形特征的引入使得分类精度得到明显提升；通过结合Sentinel-
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南方山地丘陵地区耕地资源稀缺，耕地分布较为分散，导致现有的土地利用产品存在精度较低的情况。针对上述问题，文章以福州市为例，基于GEE云计算平台，借助Sentinel-1与Sentinel-2数据，探究不同特征组合下随机森林耕地信息的提取效果。结果表明，光学影像Sentinel-2数据的分类精度高于Sentinel-1数据，光谱指数和地形特征的引入使得分类精度得到明显提升；通过结合Sentinel-1和Sentinel-2数据构建最佳特征组合，总体精度达到92.37%，Kappa系数为0.89。总体而言，基于GEE云平台的Sentinel-1和Sentinel-2数据适用于南方多云多雨复杂地形地区的耕地信息提取。
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