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基于深度学习的内蒙古河套灌区2000—2021年种植结构提取与动态 被引量：8
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作者 张圣微 杨林 +5 位作者 叶德成 张凤霞 白燕英 李河 陈婧 方科迪 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第18期142-150,共9页
河套灌区是中国重要的粮油生产基地,掌握其多年种植结构的时空演化,不但可以为探讨农田产量和灌溉用水量提供数据,还可以为未来农业结构调整提供科学依据。该研究基于Landsat-5和Landsat-8遥感影像,计算得到灌区年内时间序列归一化植被... 河套灌区是中国重要的粮油生产基地,掌握其多年种植结构的时空演化,不但可以为探讨农田产量和灌溉用水量提供数据,还可以为未来农业结构调整提供科学依据。该研究基于Landsat-5和Landsat-8遥感影像,计算得到灌区年内时间序列归一化植被指数(normalized differnce vegetation index,NDVI)数据,对影像缺失区域则利用MODIS NDVI数据进行插补,在此基础上还计算得到了光谱特征、纹理特征等数据。构建了多层感知机(multilayer perceptron,MLP)神经网络的深度学习算法,并将模型进行年际迁移从而得到2000—2021年的种植结构,进行多年时空变化分析。结果表明,2021年总体分类精度达到89%,Kappa系数为0.87,其中玉米、小麦和蔬菜等主要作物的分类精度高于90%,与统计种植面积比较,相对误差在2%~8%之间。2000—2021年间,葵花、玉米的种植面积呈上升趋势,小麦种植面积大量缩减;研究时段内葵花种植面积发生演变较大,玉米次之,均主要由小麦转入。该模型具有较高的分类准确性及迁移效果,可为内蒙古河套灌区农业管理、资源合理利用提供参考。 展开更多
关键词 遥感 深度学习 物候差异 作物识别 河套灌区
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