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柴达木地区枸杞种植区遥感提取方法对比研究

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枸杞作为柴达木地区特色经济作物之一,利用高分辨率遥感影像开展枸杞种植区识别与提取,有利于政府和农业部门开展市场调控和作物精细化管理.以柴达木典型枸杞种植区诺木洪农场为例,利用随机森林、Softmax、支持向量机、BP神经网络和最大似然5种分类器开展农场内不同生长年限枸杞种植区精细化提取,并对结果进行精度验证.结果 表明:采用随机森林的分类效果最佳,其总体分类精度达到93.8％,Kappa 0.93,采用Softmax、支持向量机和BP神经网络方法也均获得了较高的分类精度,其总体分类精度均达到了86.6％～87.6％,Kappa系数达到0.84～0.86,而最大似然法分类效果最差,其总体分类精度仅为76.9％,Kappa系数为0.73.通过实验利用国产高分辨率卫星结合较优的分类器能够实现包括枸杞等小宗特色经济作物种植区域和种植结构的精细化识别和监测.
Extraction Methods of Wolfberry Plantation in Qaidam Region: A Comparative Study

雷春苗、肖建设、史飞飞、郭英香、赵金龙、郑玲

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青海省气象服务中心,西宁,810001

青海省防灾减灾重点实验室,西宁810001

青海省气象科学研究所,西宁,810001

中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室,银川750002

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柴达木 枸杞 随机森林 Softmax 支持向量机 BP神经网络

国家自然科学基金中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室开放研究项目青海省气象局科研项目

41761078CAMF-201806QH-2017006

2020

中国农学通报
中国农学会

中国农学通报

CSTPCD
影响因子：0.891
ISSN：1000-6850
年,卷(期)：2020.36(17)
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