【摘 要】
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科学有效的茶园遥感监测技术为土地利用管理、茶园管理、产业政策制定奠定了基础。研究基于GEE平台利用Landsat 8/OLI分别结合SVM和RF两种分类算法对云南省普洱市和西双版纳自治州的茶园进行了提取，并将2种算法的提取结果进行了对比。结果表明，RF和SVM算法的分类总体精度（OA）分别为95.61%、95.56%,Kappa系数相同，均为87%。RF算法的分类总体精度高于SVM算法，而Kapp
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31860181、32060320）； 云南省基础研究计划面上项目（202101AT070039）； 西南林业大学科研启动基金项目（111821）；
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科学有效的茶园遥感监测技术为土地利用管理、茶园管理、产业政策制定奠定了基础。研究基于GEE平台利用Landsat 8/OLI分别结合SVM和RF两种分类算法对云南省普洱市和西双版纳自治州的茶园进行了提取，并将2种算法的提取结果进行了对比。结果表明，RF和SVM算法的分类总体精度（OA）分别为95.61%、95.56%,Kappa系数相同，均为87%。RF算法的分类总体精度高于SVM算法，而Kappa系数相同。RF算法的制图精度（PA）为65.44%,与SVM算法（65.75%）相比相差较小，RF和SVM算法的用户精度（UA）分别为63.08%和57.37%。基于GEE平台结合RF分类算法对茶园的提取精度高于SVM算法。采用不同的传感器以及不同的分类算法可实现对茶园准确、高效的提取，对制定科学的茶园管理政策、茶园灾害预警、地表覆被变化等研究具有重要意义。
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