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摘要:
及时准确地获取区域和国家尺度的作物种植面积和空间分布具有重要意义.针对目前中低分辨率遥感数据相结合方法的局限,提出一种新的作物类型识别方法.首先基于MODIS NDVI数据的时间优势,提取研究区各类植被的 NDVI 时间序列曲线,从而分析冬小麦在季相节律上的识别特征,构建冬小麦识别模型.再将 MODIS像元分类处理,纯耕地像元利用冬小麦的季相节律特征识别;耕地与其他植被的混合像元利用混合像元分解的思想提取耕地组分的NDVI时间序列,从而进行识别,进一步根据空间关系将识别结果重新定位到中分辨率尺度上;冬小麦与其他作物的混合像元覆盖区则利用TM遥感影像的光谱差异加以区分.在伊洛河流域主要农业区,以冬小麦为识别对象,结果表明识别精度达到96.3%.该方法为作物种植信息的提取提供了新的解决问题的途径,也对其他类型作物的识别也具有重要的参考价值.
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文献信息
篇名 综合季相节律和特征光谱的冬小麦种植面积遥感估算
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 遥感 作物 光谱分析 伊洛河流域 作物识别 季相节律 像元分解
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 154-163
页数 分类号 S127|TP79
字数 7354字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.08.018
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 秦耀辰 7 106 4.0 7.0
2 秦奋 9 155 5.0 9.0
3 张喜旺 10 148 6.0 10.0
传播情况
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遥感
作物
光谱分析
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作物识别
季相节律
像元分解
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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
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