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摘要
快速准确地掌握作物种植类型和布局，对农业生产和管理具有重要意义。选取西辽河流域为研究区，基于Google Earth Engine（GEE）云平台，以Landsat和MODIS影像作为数据源，构建时序NDVI、物候参数、光谱指数、反射率及地形因子等多维特征。分别采用随机森林、支持向量机、分类回归树等方法，对比不同特征和分类器组合，选择优选特征和随机森林分类器，完成西辽河流域玉米、大豆和水稻的提取。结果表明，基于GEE平台可快速构建作物识别的多维特征，进一步利用递归消除随机森林优选特征，当加入重要性前30位特征参数时，总体精度可基本达到最高。选择优选特征组合并基于随机森林模型进行训练分类，可以实现高效率、高精度的作物空间分布制图。在验证指标中总体精度、κ系数、统计R2等验证指标均大于0.9,说明作物识别精度较高。西辽河流域农作物主要沿河流两侧呈条带状分布，玉米是最主要的农作物类型，大豆、水稻种植面积较少。
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