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摘要:
为了快速、准确地在遥感影像上对作物种植信息进行提取,该研究运用多时相的TM/ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODIS EVI遥感影像数据,采取基于生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法,建立决策树识别模型,对黑龙港地区的主要作物进行遥感解译,总体分类精度达到了91.3%,与单纯对TM影像进行监督分类相比,棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物的相对误差的绝对值分别降低了1.3%、20.5%、2.0%、13.8%.结果表明该方法的分类精度高,能较好的反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供科学依据,还可为其他区域尺度作物分布信息的提取提供参考.
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MODIS
基于多时相GF-1遥感影像的作物分类提取
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分区
多时相
决策树
GF-1
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于多时相遥感影像的作物种植信息提取
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 遥感 影像分析 信息技术 MODIS EVI 决策树分类 信息提取
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 134-141
页数 分类号 S127
字数 7122字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.02.024
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
遥感
影像分析
信息技术
MODIS
EVI
决策树分类
信息提取
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
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
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