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作者：高若楠;施佳子;樊红;贾永红;
单位：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;中国工商银行股份有限公司软件开发中心;武汉大学遥感信息工程学院;
摘要：为了对三江平原广大地区的农田进行有效监测和管理，提出了一种高效的作物分类方法。在Google Earth Engine中使用Sentinel-2卫星影像，基于不同分类特征的随机森林分类模型对三江平原地区的地物进行分类；在此基础上，对分类模型进行精度评价，选择最优分类特征的模型对三江平原地区水稻、玉米、大豆种植区进行识别与提取。研究发现，基于所提方法提取的水稻、大豆种植区总面积与统计年鉴数据高度一致，提取的玉米种植区面积为实际播种面积的0.83倍。结果表明，所提方法可以从Sentinel-2遥感影像中有效提取出不同作物的种植区。
关键词：三江平原;;作物识别;;Sentinel-2;;高精度;;随机森林
基金资助：国家重点研发计划项目（编号：2023YFE0110400,2022YFC3002702）;; 中国工商银行科技项目（编号：KJ20212166）
