哨兵2号多时相植被指数作物分类及监测

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针对单实相遥感数据分辨率不高以及“同物异谱”和“异物同谱”导致的地物错分问题,依据多时相NDVI植被指数建立决策树判别规则对农作物进行精细分类及面积提取,并对来年种植趋势进行预测。通过监测样本点3—10月的NDVI植被指数变化情况,确定分类阈值并构建决策树分类方法,计算8幅影像的NDVI植被指数,利用决策树分类方法对9种地貌类型进行分类,并对比农作物两年种植面积变化规律,对来年的种植进行分析和预测。实验结果表明,两年的kappa系数分别为0.885 8和0.910 0,总体分类精度分别为90.76%和92.54%,9种地貌类型的遥感分类总体在精度上达到高度一致。
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