利用多源数据、随机森林和深度学习算法对全国尺度的灌溉和雨养农田进行精细刻画

研究背景： 在农业领域，对灌溉和雨养农田进行准确的细粒度特征化对于农业管理和决策至关重要。然而，传统的遥感方法在全国范围内的农田特征化方面存在一些困难，如数据来源有限、精度不高等。因此，本研究旨在利用多源数据、随机森林和深度学习算法，在研究区范围内对灌溉和雨养农田进行细粒度特征化。

拟解决的科学问题：本研究旨在解决以下科学问题：

1. 如何利用多源数据、随机森林和深度学习算法对全国范围内的灌溉和雨养农田进行细粒度特征化。

2. 如何评估所提出方法的准确性和可靠性。

创新点：该研究的创新点主要体现在以下几个方面：

利用多源数据、随机森林和深度学习算法对全国范围内的灌溉和雨养农田进行细粒度特征化。这种方法能够准确地划分不同类型的农田，并提供对农田特征的详细描述。

利用地面调查数据进行模型的验证和校正，提高了特征化结果的准确性和可靠性。通过准确性和可靠性评估，比较了所提出方法和传统方法的差异，证明了所提出方法的优越性。