| 基于Sentinel?2影像与MaxEnt模型识别云南华坪县芒果种植区 |
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| 引用本文： | 赵管乐,刘勤,彭培好.基于Sentinel?2影像与MaxEnt模型识别云南华坪县芒果种植区[J].中国农业科技导报,2022,24(3):111-119. |
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| 作者姓名： | 赵管乐 刘勤 彭培好 |
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| 作者单位： | 1.成都理工大学地球科学学院，成都 610059;2.中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，成都 610041;3.成都理工大学生态资源与景观研究所，成都 610059 |
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| 基金项目： | 中国科学院战略性先导科技专项（A类）(XDA23090501) |
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| 摘 要： | 云南省华坪县作为我国芒果的主要产地之一，近年来大力发展芒果种植业以及周边产业，促进了当地农业与旅游业的快速发展。为了更加科学高效地在空间尺度上对芒果种植区进行规划与管理，采用多时相Sentinel-2遥感影像构建多种植被指数，结合辅助地形因子与已挂果投产的芒果种植区野外调查点数据，通过MaxEnt模型对华坪县已投产芒果种植区进行分类识别，最后根据不同的阈值对预测结果进行二值化分类与精度评价。结果表明：二值化分类精度最高的阈值规则为10 percentile training presence，对应的阈值为0.257，分类总体精度为93.72%；在该阈值规则下估算已挂果投产的芒果种植区面积约为1.07万hm2，与研究时段内华坪县已有挂果投产的芒果种植区面积1.13万~1.20万hm2相近。因此，所选取的植被指数与地形因子组合在利用MaxEnt模型进行已投产芒果种植区的识别应用中取得了较好的效果，能为其他地区类似的研究应用提供借鉴，同时能为芒果种植业的发展与规划提供数据参考与决策支持。
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| 关 键 词： | Sentinel?2影像 MaxEnt模型 芒果 遥感识别 |
| 收稿时间： | 2021-05-13 |
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