作物遥感分类的样本依赖与模型空间外推研究

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作物遥感分类的样本依赖与模型空间外推研究
A study of sample dependence and spatial extrapolation of models for crop remote sensing classification
“科技新闻讯，农业遥感领域取得新突破。针对大区域、复杂作物类型的遥感监测识别，黑龙江绥化市的样本数量对作物分类效果的影响被深入探索。研究发现，优化随机森林模型参数后，适量样本即可高精度提取作物分布。此外，模型空间外推效果受距离、样本空间代表性和数量等因素影响。这一成果为作物遥感分类提供了高效经济方法，为精准农业管理提供了有力支持。”

”
2024年页码：1-18
网络出版日期： 2024-05-13 ，
DOI： 10.11834/jrs.20244005

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谢炎，曾红伟，田富有，张淼，胡越然，覃星力，吴炳方，张有智，解文欢.XXXX.作物遥感分类的样本依赖与模型空间外推研究.遥感学报，XX（XX）： 1-18

XIE Yan，ZENG Hongwei，TIAN Fuyou，ZHANG Miao，HU Yueran，QIN Xingli，WU Bingfang，ZHANG Youzhi，XIE Wenhuan. XXXX. A study of sample dependence and spatial extrapolation of models for crop remote sensing classification. National Remote Sensing Bulletin， XX（XX）：1-18
谢炎，曾红伟，田富有，张淼，胡越然，覃星力，吴炳方，张有智，解文欢.XXXX.作物遥感分类的样本依赖与模型空间外推研究.遥感学报，XX（XX）： 1-18 DOI： 10.11834/jrs.20244005.

XIE Yan，ZENG Hongwei，TIAN Fuyou，ZHANG Miao，HU Yueran，QIN Xingli，WU Bingfang，ZHANG Youzhi，XIE Wenhuan. XXXX. A study of sample dependence and spatial extrapolation of models for crop remote sensing classification. National Remote Sensing Bulletin， XX（XX）：1-18 DOI： 10.11834/jrs.20244005.

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