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摘要:
以2014年四川省德阳地区为研究区域,建立10个(500m×500 m)样方作为训练区,同时期建立水稻验证点.提取2个时相高分一号的NDVI值,分析其变化特征,确定阈值;利用数字高程图(DEN)及坡度图,采用决策树分类方法,进行水稻遥感监测.以水稻地块样点作验证,评价高分一号数据在水稻识别方面的精度,最后利用样方测算的修正系数对遥感监测面积进行修正.结果表明,在类似德阳地块比较破碎的平原和丘陵区域,高分一号影像遥感识别水稻的用户精度可达92.3%,制图精度可达96.5%.以78%系数乘积修正该区域水稻遥感监测面积,得到更为准确的水稻播种面积.高分一号影像作为全新的高空间分辨率遥感数据,在水稻监测方面,可作为一种可靠的、免费的遥感影像替代源在更大区域中探讨使用.
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文献信息
篇名 基于多时相高分一号影像水稻监测精度评价与修正——以德阳地区为例
来源期刊 西南农业学报 学科 农学
关键词 高分一号 遥感 决策树分类 数字高程图
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 植物保护·土壤肥料·土地规划
研究方向 页码范围 2432-2435
页数 4页 分类号 S-03
字数 2825字 语种 中文
DOI 10.16213/j.cnki.scjas.2016.10.033
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 任国业 四川省农业科学院遥感应用研究所 40 232 8.0 13.0
3 李宗南 四川省农业科学院遥感应用研究所 17 136 3.0 11.0
5 李章成 四川省农业科学院遥感应用研究所 12 76 4.0 8.0
7 王昕 四川省农业科学院遥感应用研究所 13 39 3.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
高分一号
遥感
决策树分类
数字高程图
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西南农业学报
月刊
1001-4829
51-1213/S
大16开
成都市外东沙河大桥侧
62-152
1982
chi
出版文献量(篇)
8472
总下载数(次)
8
总被引数(次)
71178
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