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作者：王蒙恩;侯岳;卢小平;王如意;
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;河南省测绘院;
摘要：针对我国农作物种植结构复杂且耕地细碎化的问题，基于GEE云计算平台与随机森林算法，融合Sentinel-1/2主被动遥感数据，综合考虑光谱、极化和纹理特征设计4个提取模型(M1-M4)对玉米种植面积进行高精度制图与提取研究。结果表明：仅使用Sentinel-2数据的M1模型精度最低，总体分类准确率和Kappa系数分别为86.15%、0.828;引入雷达数据的M2模型与基于近红外波段的纹理特征的M3模型总体分类准确率相比于M1模型提高了0.82%、2.83%;两者结合使用的M4模型精度最佳，总体分类准确率与Kappa系数分别为93.23%、0.915,将M4模型提取的研究区玉米种植面积与国家统计年鉴数据比较准确率为97.4%。研究结果为我国农作物高精度制图与提取提供技术参考。
关键词：遥感;;近红外波段;;多波谱特征;;时序Sentinel-1/2影像;;玉米提取
基金资助：国家重点研发计划项目2016YFC0803103)
