【摘 要】
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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
【机 构】
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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;成都理工大学地球科学学院,成都610059;成都理工大学生态资源与景观研究所,成都610059
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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.
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