利用NDVI指数时序特征监测秋收作物种植面积

• 作者: 熊勤学 黄敬峰
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 神经网络 监督分类 MODIS NDVI
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 144-148
• 页数: 5页
• 分类号: S127
• 字数: 3757字
• 语种: 中文

摘要

通过对湖北省汀陵县各种地物MODIS数据NDVI时序特征的分析,选取夏秋作物轮作期(5月下旬)和NDVI均值为标准,采用分层方法区分秋收作物(中稻、晚稻、棉花)区与其它区,然后利用BP神经网络法对三种作物进行监督分类,得出了三种作物种植的空间分布.并将结果与ETM数据的神经网络监督分类值作为标准值进行了误差分析,得出其平均误差率为13.6%,能准确反映江陵县秋收作物分布状况,该分层模式加BP神经网络监督分类方法适用于多种作物种植区的作物分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄敬峰	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	149	5289	41.0	66.0
2	熊勤学	长江大学农学院	49	273	8.0	15.0