对农业分区的遥感方法进行系统评估，支持精准农业

遥感（RS）技术生成大量数据，这些数据对于支持农田分区和精准农业非常有价值。然而，已经提出了许多处理方法，但在其应用上没有明确的指南。本研究旨在评估（i）植被指数（VI）、（ii）聚类算法和（iii）图像获取时机对分区结果质量和一致性的影响。在意大利北部的两个实验地点对两个生长季节的Sentinel-2图像进行了分析。结合了多项地面观察以创建基准。结果表明，VI和聚类方法的选择对分区的影响很小，而图像选择的影响显著。在作物生长季节和干燥条件下获得的结果最好。总体而言，本研究表明系统分析可以为实施RS技术以支持精准管理实践提供实际指导。