【摘 要】
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为多光谱光学遥感影像在农业资源监测上的应用提供参考,结合地面调查数据,基于多种多光谱卫星遥感影像对贵州省凤冈县、湄潭县、安龙县、平塘县和松桃县5个县8个镇的水稻、油菜、玉米、茶叶、烤烟等5种农作物进行自动识别,使用简单线性迭代式聚类(SLIC)获得超像素对象,并使用随机森林建立分类器。结果表明:基于SLIC超像素对象建立的分类器可以较好对水稻、油菜、玉米、茶叶和烤烟进行分类,在大多数任务上可以达到0.8以上的准确率;相较于分辨率,遥感影像的获取时间是更为重要的因素;农作物的基础分布实质决定分类方法的实践价
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为多光谱光学遥感影像在农业资源监测上的应用提供参考,结合地面调查数据,基于多种多光谱卫星遥感影像对贵州省凤冈县、湄潭县、安龙县、平塘县和松桃县5个县8个镇的水稻、油菜、玉米、茶叶、烤烟等5种农作物进行自动识别,使用简单线性迭代式聚类(SLIC)获得超像素对象,并使用随机森林建立分类器。结果表明:基于SLIC超像素对象建立的分类器可以较好对水稻、油菜、玉米、茶叶和烤烟进行分类,在大多数任务上可以达到0.8以上的准确率;相较于分辨率,遥感影像的获取时间是更为重要的因素;农作物的基础分布实质决定分类方法的实践价
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