基于Sentinel-2影像的陆良县农作物提取

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摘要：本研究利用Sentinel-2影像以及2024年的实地采样数据，训练一个随机森林分类器用于提取陆良县水稻、玉米、土豆。首先，对遥感影像进行预处理，包括去云、光谱缩放、空洞插值填补等，并从实地采样数据中目视解译得到农作物样本点。其次，构建了一个包含植被指数、光谱、地形特征的特征集。通过特征分组实验，探索了不同特征组合对分类结果的影响，包括单独使用光谱指数、植被指数、地形特征以及这些特征的累加组合。（剩余5230字）

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