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基于Sentinel-2時序諧波特征的縣域農(nóng)作物分類

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摘要:以河北省南宮市主要農(nóng)作物空間分布狀況及面積信息為研究對象,采用多時相Sentinel-2影像數(shù)據(jù),構(gòu)建5種植被指數(shù)時序集,并通過傅里葉級數(shù)解算各時序曲線中的諧波特征參量,分別采用指數(shù)特征和指數(shù)特征+諧波特征2種分類依據(jù),在隨機森林框架下對10種分類方案進(jìn)行農(nóng)作物精細(xì)化分類。結(jié)果表明:當(dāng)以指數(shù)特征+諧波特征作為分類依據(jù)時,5種時序集的總體分類精度比僅利用指數(shù)特征分類均有明顯提高(最小提高8.14個百分點,最大提高9.21個百分點),表明諧波特征的加入能夠有效提高分類精度。(剩余12025字)

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