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作者：潘亚龙;余海坤;卢小平;肖丹;周俊利;
单位：河南理工大学自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室;河南省遥感院;河南省自然资源卫星遥感科技创新中心;
摘要：针对大蒜分布信息和种植面积提取准确度低等问题。该文以Sentinel-1微波和Sentinel-2多光谱遥感数据为数据源，选取大蒜返青期至鳞茎肥大期等关键物候期的极化、纹理、植被指数、红边指数、水体指数及地形等多特征进行大蒜遥感提取研究。该方法通过构建随机森林模型，利用递归特征消除算法进行特征优选，并设计4种不同特征组合的实验方案进行对比分析。结果表明，利用递归特征消除算法逐一删除评分最低特征，总体精度呈现先升高后降低的趋势，在特征数量为52时精度达到最高，总体精度是97.09%,Kappa系数是0.958 8,比特征优选前的总体精度和Kappa系数分别提高了8.37%和0.124 9,研究结果可为大区域机器学习算法提取小宗作物提供参考，对我国农业部门及时掌控大蒜种植面积提供依据。
关键词：大蒜;;Sentinel-1微波;;Sentinel-2多光谱遥感;;特征优选;;机器学习
基金资助：自然资源要素遥感智能识别关键技术研究及业务化应用项目(2023-382-2);; 自然资源遥感智能解译样本与光谱数据库建设关键技术研究及应用示范项目(2023ZRBSHZ027)
