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摘要:
植被覆盖度是重要的农学和生态学参数,对水文、生态、全球变化等研究具有重大意义.数码照相法作为一种方便快捷、精度较高的地面测量方式,在科学研究中得到了广泛的应用.目前照相法测量植被覆盖度的图像处理方法可以分为彩色空间判别法和图像分类法两类.通过对冬小麦覆盖度的连续监测,对不同植被分类判据进行了对比分析,结果表明基于RGB和HLS彩色空间算法的判据具有一致性.基于景合成模型的最大似然分类方法突破了传统分类方法将图像仅分为植被与非植被两类的限制,将图像分为叶片耀斑、光照叶片、阴影叶片、光照土壤和阴影土壤5个组分,具有较高的估算精度,可以作为照相法进行覆盖度估算的首选方法.
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文献信息
篇名 照相法测量冬小麦覆盖度的图像处理方法研究
来源期刊 干旱区地理 学科 农学
关键词 植被覆盖度 数码照相法 景合成模型 彩色空间变换
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 997-1003
页数 分类号 TP751|S157
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘素红 北京师范大学地理学与遥感科学学院 50 562 13.0 22.0
10 夏江周 北京师范大学地理学与遥感科学学院 5 78 5.0 5.0
14 瞿瑛 北京师范大学地理学与遥感科学学院 8 78 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
植被覆盖度
数码照相法
景合成模型
彩色空间变换
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
干旱区地理
双月刊
1000-6060
65-1103/X
大16开
乌鲁木齐市北京南路818号
58-45
1978
chi
出版文献量(篇)
3114
总下载数(次)
5
总被引数(次)
54841
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