基于哨兵2时间序列组合植被指数的作物分类研究

发布时间：2023-11-25 03:24

　　时间序列是一种常用的物候研究方法。为充分利用哨兵2数据在红边波段的丰富信息,本文利用多种植被指数组合成时间序列进行作物分类。将NDVI、EVI、红边NDVI三种植被指数进行组合,构建时序植被指数图像,然后使用支持向量机、随机森林、CART决策树和最大似然4种不同的算法对四种作物、三种林草、裸露地表、水体进行分类。原始分类结果中,总体精度最高的随机森林为87.92%,最低的最大似然为80.07%,在分类细节上,随机森林和支持向量机的边界最清晰,4种分类结果中,农作物的分类精度均高于其他地类,仅次于水体的精度,误差主要来自三种林草的混分,表明时间序列组合植被指数用于农作物分类是可行的。

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 引言
2 研究区与数据处理
    2.1 研究区
    2.2 数据获取及预处理
3 方法研究
    3.1 样本选取
    3.2 构建时序植被指数
    3.3 植被指数曲线及可分性
    3.4 分类方法
4 结果与分析
    4.1 精度验证
    4.2 农作物分类结果及精度评价
5 结语



本文编号：3867175