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基于多时相高分辨率图像和机器学习的废弃枣田识别( Identification of Abandoned Jujube Fields Using Multi-Temporal High-Resolution Imagery and Machine Learning )
X Li C Yang H Zhang P Wang Q Zhang
红枣产业在新疆农业产业结构中占有十分重要的地位。近年来，枣田撂荒现象逐渐显现。在撂荒土地产生后立即对其进行清查,以更好地调整农业生产,防止因撂荒而产生的负面影响（如病虫害、火灾等）。高分辨率多时相卫星遥感图像可用于识别作物间的细微差异，为解决这一问题提供了很好的工具。利用高分一号和高分六号多时相高空间分辨率卫星影像,结合随机森林算法,分别采用基于场域和基于像素的场域边界分类方法,对枣园荒废率进行了估计。结果表明，两种方法均取得了较好的分类效果，且弃耕地分布相似。基于场的分类和基于像素的分类的总体准确率分别为91.1%和90.0%,Kappa分别为0.866和0.848。基于场和基于像素的分类图中检测到的废弃地面积分别为806.09ha和828.21ha,占研究区面积的8.97%和9.11%。此外，两种方法的特征重要性评价表明，纹理特征的总体重要性高于植被指数，10月31日和11月10日是废弃地检测的重要日期。本研究提出的方法学将有助于确定废弃枣田，并具有大规模应用的潜力。
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