| Технические элементы | Особые требования | Предложения по реализации |
|---|---|---|
| Пространственная привязка | Используйте систему координат CGCS2000 с проекцией Альберса (равновеликая коническая), используемой на уровне провинции, и проекцией Гаусса-Крюгера на уровне округа и ниже | Должна соответствовать системе координат данных третьей национальной съемки |
| Выбор изображения | Пространственное разрешение ≤ 30 м, должно включать зеленую зону (520–570 нм), красный (620–760 нм) и ближний инфракрасный (760–1100 нм) диапазоны | Рекомендуется комбинация Sentinel-2/Landsat8. |
| Точность классификации | Общая точность ≥ 85%, коэффициент Каппа ≥ 0,75 | Алгоритм случайного леса (RF) может повысить точность на сложных участках |
Стандарт требует использования нормализованного разностного индекса растительности (NDVI) для идентификации сельскохозяйственных культур. Формула расчёта: (NIR-Red)/(NIR+Red). При мониторинге озимой пшеницы на равнине Хуанхуайхай пороговое значение NDVI 0,45–0,65 в период с марта по апрель позволяет эффективно отличать пшеничные поля от других ландшафтов.
По сравнению с версией GB/T 14950 2009 года, нововведения этого стандарта включают:
1. Новые методы машинного обучения, такие как классификация дерева решений и случайный лес
2. Явно требует использования многовременных изображений (не менее 3 фаз)
3. Стандартизирует количество проверочных образцов (≥30 на класс)

© 2025. Все права защищены.