【摘 要】
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农业种植区土地利用快速监测与分类对政府部门制定规划、土地资源管理、生态环境保护规划与决策以及 农业旱情与旱灾动态监测评估具有重要意义。本研究以东雷二期抽黄灌区具
【机 构】
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首都师范大学资源环境与旅游学院,中国水利水电科学研究院水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心,渭南市东雷二期抽黄工程管理局
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC1508702,2016YFC0400106-2);国家自然科学青年基金项目(51609259,41601569);中国水利水电科学研究院专项(JZ0145B472016,JZ0145B862017);水利部技术示范项目(SF-201703)
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农业种植区土地利用快速监测与分类对政府部门制定规划、土地资源管理、生态环境保护规划与决策以及 农业旱情与旱灾动态监测评估具有重要意义。本研究以东雷二期抽黄灌区具有下垫面代表性的小区域为研究区, 利用卷积神经网络深度学习方法,针对较高空间分辨率的无人机航片影像,开展了农业区土地利用监测分类研 究,并与最大似然法进行比较,探究该方法对于农业区土地利用监测分类的适用性。结果表明,该方法优于最大 似然法,其总体分类精度达93%以上,Kappa系数为0.9以上,能够更清晰地识别提取出地物边界,分类效果较 好。本研究
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