文献类型： 中文期刊
作者： 赵昊楠 1 ; 马海燕 2 ; 阿斯娅·曼力克 2 ; 田聪 2 ; 徐俊 2 ; 潘竟 1 ; 孙宗玖 1 ; 郑逢令 2 ;
作者机构： 1.新疆农业大学草业学院
2.新疆畜牧科学院草业研究所
关键词： 农作物;遥感分类;深度学习;谷歌地球引擎;Google Colab
期刊名称： 新疆农业科学
ISSN： 1001-4330
年卷期： 2024 年 61 卷 011 期
页码： 2807-2814
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 【目的】利用遥感数据和深度学习方法准确获取农作物的种植结构和分布。【方法】通过实地调查新疆奇台县获取样本集，借助Google Earth Engine云平台获取Sentinel-2号和Sentinel-1号影像，利用Google Colab进行深度学习算法的模型训练和验证，调整和优化深度学习的相关参数来提升分类精度，并且比较了深度学习、随机森林和支持向量机3种分类方法的精度。【结果】深度学习的分类精度最高，总体精度达到94.6%。【结论】利用深度学习算法可实现奇台县农作物种植结构的精准监测。
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