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基于Google Earth Engine的前郭县春季农田覆膜提取
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作者 邓韵谣 李晓洁 任建华 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期1417-1425,共9页
本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,综合考虑光学影像的波段反射率、光谱指数特征和雷达影像的极化、纹理特征,分别构建仅使用光学特征、仅使用雷达特征以及光学和雷达特征组合3种特征输入组合;根据精度确定最佳输入特征后,分别... 本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,综合考虑光学影像的波段反射率、光谱指数特征和雷达影像的极化、纹理特征,分别构建仅使用光学特征、仅使用雷达特征以及光学和雷达特征组合3种特征输入组合;根据精度确定最佳输入特征后,分别结合机器学习中的分类与回归树、支持向量机、最小距离分类法、梯度提升树和随机森林5种方法建立覆膜提取模型,依据结果精度评估不同方法的性能,并基于最优化模型提取出最终的覆膜农田面积。结果表明:①最佳输入特征为波段反射率特征+光谱指数特征+极化特征+纹理特征;②采用随机森林方法建立的模型精度最高,研究区I的总体精度达到了95.84%,Kappa系数为0.95,地物错分率为1.2%,明显优于其他4种方法(地物错分率较分类与回归树、支持向量机、最小距离和梯度提升树法降低0.8%、7.3%、38.0%和0.3%),研究区II的验证精度达到了87.84%,证明该模型在覆膜提取中可以取得更加准确的结果;③使用本文方法得到2022年研究区I覆膜农田面积为1302.48 km2,估算地膜使用量约为7585.62 t。本文综合考虑光学和雷达影像在地物识别中的特点建立模型,可以准确、高效的识别农田地膜,掌握地膜面积,对环境治理与防治具有重要意义。 展开更多
关键词 覆膜 Google Earth Engine 特征提取 随机森林 支持向量机 分类与回归树 最小距离 梯度提升树
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