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摘要:
针对不同的农作物种植结构区,研究影响遥感影像分类各因素与农作物种植面积估算精度的定性和定量关系是十分必要的。以RapidEye影像提取的早稻种植信息为研究对象,从农作物的种植成数、种植破碎度和地块形状指数3个角度进行了不同空间分辨率下各因素对农作物面积监测的影响研究。结果表明:随着农作物种植成数的降低,种植结构越来越破碎,种植地块趋于狭长分布,各分辨率下农作物面积估算精度均呈递减趋势;要达到85%以上的面积估算精度,当作物种植成数在50%以上时,可选取高于150 m分辨率的遥感数据;当作物种植较为破碎时,需要在提高影像空间分辨率的同时融入其他技术手段;当作物种植地块为狭长分布时,提高影像的空间分辨率并不能保证面积估算精度,必须通过其他技术手段达到精度要求;并最终得到了4种影响因素对面积估算精度的定量评估模型。研究结果为解决不同农作物种植结构区遥感数据的选择、面积估算精度的提高,以及在特定研究区和数据源条件下可达到的面积估算水平等问题提供了理论基础。
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文献信息
篇名 农作物种植面积遥感估算的影响因素研究
来源期刊 国土资源遥感 学科 地球科学
关键词 遥感估算 种植面积 农作物 影像分类 精度
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 54-61
页数 8页 分类号 TP751.1|P237
字数 7855字 语种 中文
DOI 10.6046/gtzyyg.2015.04.09
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 李强子 中国科学院遥感与数字地球研究所 55 1576 21.0 38.0
2 田亦陈 中国科学院遥感与数字地球研究所 14 624 12.0 14.0
3 文宁 6 46 4.0 6.0
4 杜鑫 中国科学院遥感与数字地球研究所 44 886 18.0 28.0
5 陶青山 5 38 2.0 5.0
6 张焕雪 中国科学院遥感与数字地球研究所 4 103 4.0 4.0
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