基于Sentinel-2 影像的济宁市冬小麦种植面积提取研究

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摘 要： 植被的遥感提取通常利用单一植被指数，而单一植被指数无法全面反映不同植被之间的差异性，易造成漏分、错分现象，影响提取精度。为有效提取冬小麦种植面积，本文基于PIE-Engine 遥感平台，利用Sentinel-2 遥感影像数据，结合采样点以原始特征波段、指数特征为输入特征，分别使用随机森林（Random Forest，RF）、支持向量机（SupportVector Machine，SVM）分类法对济宁市冬小麦种植面积进行提取，评价相同输入特征下不同分类方法的提取精度、相同分类方法不同输入特征的分类精度，最终得出最佳分类特征以及分类方法。（剩余2064字）