典型文献
基于Sentinel-2影像与MaxEnt模型识别云南华坪县芒果种植区
文献摘要：
云南省华坪县作为我国芒果的主要产地之一,近年来大力发展芒果种植业以及周边产业,促进了当地农业与旅游业的快速发展.为了更加科学高效地在空间尺度上对芒果种植区进行规划与管理,采用多时相Sentinel-2遥感影像构建多种植被指数,结合辅助地形因子与已挂果投产的芒果种植区野外调查点数据,通过MaxEnt模型对华坪县已投产芒果种植区进行分类识别,最后根据不同的阈值对预测结果进行二值化分类与精度评价.结果 表明:二值化分类精度最高的阈值规则为10 percentile training presence,对应的阈值为0.257,分类总体精度为93.72％;在该阈值规则下估算已挂果投产的芒果种植区面积约为1.07万hm2,与研究时段内华坪县已有挂果投产的芒果种植区面积1.13万～1.20万hm2相近.因此,所选取的植被指数与地形因子组合在利用MaxEnt模型进行已投产芒果种植区的识别应用中取得了较好的效果,能为其他地区类似的研究应用提供借鉴,同时能为芒果种植业的发展与规划提供数据参考与决策支持.
文献关键词：
Sentinel-2影像;MaxEnt模型;芒果;遥感识别
中图分类号：
作者姓名：
赵管乐;刘勤;彭培好
作者机构：
成都理工大学地球科学学院,成都610059;中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;成都理工大学生态资源与景观研究所,成都610059
文献出处：
引用格式：
[1]赵管乐;刘勤;彭培好-.基于Sentinel-2影像与MaxEnt模型识别云南华坪县芒果种植区)[J].中国农业科技导报,2022(03):111-119
A类：
B类：
Sentinel,MaxEnt,模型识别,南华,华坪县,芒果种植,种植区,种植业,空间尺度,规划与管理,多时相,遥感影像,影像构建,植被指数,地形因子,挂果,投产,野外调查,查点,对华,分类识别,二值化,精度评价,分类精度,阈值规则,percentile,training,presence,总体精度,hm2,子组,研究应用,决策支持,遥感识别
AB值：
0.293828
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