棉花、玉米、枸杞、瓜类作物分类提取

这是一个典型的高分辨率遥感农作物精细分类问题，核心在于利用作物在不同物候期（生长阶段）的光谱特征、纹理特征和时相特征来区分它们。

一、 技术路线总览

整个流程可以分为以下五个核心步骤：

1. 数据准备与预处理：获取多时相遥感影像并进行校正，使其可用于分析。

2. 特征提取与增强：从影像中提取用于区分作物的关键信息。

3. 样本选择与数据集制作：人工选择各类作物的训练样本。

4. 分类模型选择与训练：使用机器学习算法学习不同作物的特征。

5. 分类执行与精度评价：对全区进行分类，并验证结果的准确性。

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二、 详细步骤与关键技术

1. 数据准备与预处理

• 数据源选择：

  • 首选：Sentinel-2 卫星数据。它具有10米的空间分辨率（多个波段）、5天的重访周期，并且免费。其红边波段对植被监测非常敏感，是农作物分类的理想数据。

  • 次选：Landsat 8/9。30米分辨率，16天重访周期，同样免费。虽然分辨率较低，但对于大块农田仍然有效。

  • 高分辨率商业数据：如GF-1/2/6（中国）、Planet等。如果地块非常破碎或需要更精细的边界，可以考虑，但成本较高。

• 关键预处理步骤：

  • 辐射定