基于GF-1数据的主要农作物种植结构提取SVM算法研究

• 作者: 解文欢 张海峰 张有智 吴黎 张宇
• 来源期刊: 现代农机
• 关键词: SVM算法 农作物 GF-1 种植结构
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 技术设计与试验应用
• 页码范围: 68-69
• 页数: 2页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5604.2022.02.034

摘要

GF-1 WFV卫星数据已成为农业遥感业务运行系统的主要数据源之一,在农业生产和管理中得到了规模化应用,为农业部门提供了科学客观的信息支持.文章以2019年5月15日及2019年8月4日的GF-1 WFV数据为数据源,利用SVM算法采用多时相遥感数据对水稻、大豆和玉米进行空间分布提取,利用野外实测点数据进行分类精度验证.结果表明,基于多时相GF-1 WFV遥感数据利用SVM算法对绥化市北林区主要农作物种植结构进行提取,kappa系数0.88579,总分类精度90.1％.基于GF-1 WFV提供的多时相遥感数据提取主要农作物种植结构精度满足监测要求,为GF-1 WFV卫星数据应用奠定技术基础.