面向对象的高频时间序列乌苏市棉花分类

李婧; 杨辽; 吴炜; 邢程宏; 姜辰庚; 曾友

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面向对象的高频时间序列乌苏市棉花分类

3S技术应用 | 更新时间：2026-08-11

- 面向对象的高频时间序列乌苏市棉花分类
- 面向对象的高频时间序列乌苏市棉花分类
- 地理空间信息 2025年23卷第12期页码：90-94
- 作者机构：
  
  1. 杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院
  2. 浙江工业大学地理信息学院
  3. 浙江工业大学计算机科学与技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： P237;S562
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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李婧, 杨辽, 吴炜, 等. 面向对象的高频时间序列乌苏市棉花分类[J]. 地理空间信息, 2025,23(12):90-94.

李婧, 杨辽, 吴炜, et al. 面向对象的高频时间序列乌苏市棉花分类[J]. 2025, 23(12): 90-94.
李婧, 杨辽, 吴炜, 等. 面向对象的高频时间序列乌苏市棉花分类[J]. 地理空间信息, 2025,23(12):90-94. DOI：

李婧, 杨辽, 吴炜, et al. 面向对象的高频时间序列乌苏市棉花分类[J]. 2025, 23(12): 90-94. DOI：

摘要

棉花种植信息的分类和提取对于农业生产和政策制定具有重要意义。现有棉花遥感提取存在影像缺失、特征冗余、耗时长等问题。基于Sentinel-2影像构建高频时间序列数据集，采用面向对象的方法采集耕地地块中心点，创建了包含分类特征的表格数据，并利用自动化机器学习方法对新疆乌苏市的棉花种植情况进行提取和分析。结果表明，该方法能有效降低“椒盐”噪声，提高分类效率和准确性。比较决策树、随机森林、LightGBM和集成模型在棉花分类中的表现，发现4种模型评价指标平均值均超过85%，其中集成模型表现最佳，准确率、精确率和召回率分别为95.14%、94.93%和98.50%。研究为基于表格数据的自动化机器学习技术在棉花种植快速识别中的应用提供了有益参考。

Abstract

关键词

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