基于Sentinel-1/2数据特征优选的冬小麦种植区识别方法研究OA北大核心CSTPCD
Research on Winter Wheat Planting Area Identification Method Based on Sentinel-1/2 Data Feature Optimization
为了提高冬小麦种植区识别精度,本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台和随机森林算法,对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异,并对多类特征变量进行重要性分析,研究特征优选对冬小麦识别精度的影响.选取2019年3-5月冬小麦关键生育期的Sentinel-1和Sentinel-2影像为数据源,构建Sentinel-1的极化特征和纹理特征以及Sentinel-2的光谱特征、植被指数特征、植被指数变化率特征共5类特…查看全部>>
In order to improve the accuracy of winter wheat identification,the difference between radar and optical remote sensing data on winter wheat area extraction was compared and analyzed based on Google Earth Engine(GEE)platform and random forest algorithm.The importance analysis of multiple feature variables was performed to study the influence of feature optimization on the accuracy of winter wheat extraction.The Sentinel-1 and Sentinel-2 images during the mai…查看全部>>
解毅;王佳楠;刘钰
山西师范大学地理科学学院,太原 030031||山西师范大学资源环境信息化管理院士工作站,太原 030031山西师范大学地理科学学院,太原 030031||山西师范大学资源环境信息化管理院士工作站,太原 030031山西师范大学地理科学学院,太原 030031||山西师范大学资源环境信息化管理院士工作站,太原 030031
农业科学
冬小麦种植区识别特征优选哨兵数据GEE随机森林算法
winter wheatplanting areas identificationfeature optimizationSentinel dataGEErandom forest algorithm
《农业机械学报》 2024 (2)
基于多源遥感数据同化的冬小麦产量估测研究
231-241,11
国家自然科学基金项目(41901339)
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