【摘 要】
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为解决复杂土地利用背景下覆膜农田信息遥感提取方法缺乏的问题,该文以河套灌区为研究区,以Sentinel-2A卫星数据为基础,结合面向对象影像分析和随机森林算法,开展了复杂土地
【机 构】
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内蒙古农业大学草原与资源环境学院,呼和浩特010011;联合国粮食及农业组织信息技术司,罗马00153;中国土地勘测规划院,北京100035
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为解决复杂土地利用背景下覆膜农田信息遥感提取方法缺乏的问题,该文以河套灌区为研究区,以Sentinel-2A卫星数据为基础,结合面向对象影像分析和随机森林算法,开展了复杂土地利用背景下灌水与无灌水覆膜农田信息遥感同步提取研究.首先进行遥感影像尺度分割研究,优选出最佳分割尺度.在此基础上,提取光谱特征、纹理特征、几何特征,获取优化特征子集,并采用随机森林机器学习算法表征覆膜农田信息.研究表明,结合利用Sentinel-2A数据与OBIA方法能够有效表征覆膜农田信息,总体精度达93.03％,Kappa系数为0.91;其中,灌水覆膜农田用户精度为91.35％,制图精度为88.57％;无灌水覆膜农田用户精度为97.10％,制图精度为98.63％.研究证明了Sentinel-2A卫星数据和OBIA方法和机器学习算法在覆膜农田信息遥感表征中的应用潜力,能够为地物信息遥感表征研究中提供参考依据.
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