| 基于机器学习算法的河南省冬小麦面积提取研究 |
| |
| 引用本文： | 王小飞,张方敏,任祖光,张世豪,高歌.基于机器学习算法的河南省冬小麦面积提取研究[J].江苏农业科学,2024(6):215-224. |
| |
| 作者姓名： | 王小飞 张方敏 任祖光 张世豪 高歌 |
| |
| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室;3. 桂林电子科技大学广西图像图形与智能处理重点实验室;4. 国家气候中心中国气象局气候研究开放实验室 |
| |
| 摘 要： | 为了精准获取河南省冬小麦空间分布及面积数据，基于2003—2021年250 m MODIS-NDVI时间序列遥感数据集，通过设置不同的阈值条件获得高质量的样本数据，采用深度神经网络(DNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法，自动从NDVI时序数据中提取冬小麦特征，分别训练出非线性模型，在250 m尺度对河南省冬小麦分布和面积进行识别。结果表明，基于DNN算法的河南省冬小麦面积识别模型精确率为97.26%,总体一致性为97.97%;基于RF、SVM算法的精确率分别为91.51%和89.31%,总体一致性均在90%以下。和RF、SVM算法相比，DNN算法在精度上有明显的提升，能够更好地反映河南省冬小麦的时间变化趋势和空间面积分布。该研究说明，运用中等分辨率长时间序列影像结合DNN算法，在一定程度上可以更准确识别大区域的农作物信息。
|
| 关 键 词： | 冬小麦 深度神经网络 NDVI 遥感 时间序列 |
|
|
