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摘要:
在省域尺度上,冬小麦遥感识别中存在冬小麦物候不一致、地表环境复杂、数据处理复杂、遥感数据冗余、选择适当的分类样本困难、分类精度低等问题,而遥感数据云平台为解决这些问题提供了良好的数据基础和数据处理能力.以河南省为研究区,以谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云平台为支撑,基于2015年和2002年前后年份河南省冬小麦识别关键期内的2296景Landsat遥感影像,采用NDVI重构增幅算法建立冬小麦大区域遥感快速制图模型,实现了2015年和2002年的河南省冬小麦分布制图.结果表明:2015年和2002年冬小麦种植面积分别为56055.79 km2和47296.11 km2,与统计数据比,精度达到97%;2002-2015年,河南省冬小麦种植分布存在明显变化,总体播种面积呈增加趋势,2015年比2002年增加8759.69 km2,增幅为18.52%.与传统计算机冬小麦制图方法相比,基于Google Earth Engine云平台的数据处理和制图效率均获得千倍以上的提升.
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文献信息
篇名 河南省冬小麦快速遥感制图
来源期刊 地球信息科学学报 学科
关键词 Google Earth Engine Landsat 河南省 冬小麦 遥感
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 遥感科学与应用技术
研究方向 页码范围 846-853
页数 8页 分类号
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 王长耀 中国科学院遥感与数字地球研究所 96 3453 33.0 55.0
2 王力 中国科学院遥感与数字地球研究所 113 1744 20.0 38.0
3 邬明权 中国科学院遥感与数字地球研究所 20 352 9.0 18.0
4 田海峰 中国科学院遥感与数字地球研究所 12 92 6.0 9.0
8 王九中 3 28 2.0 3.0
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地球信息科学学报
月刊
1560-8999
11-5809/P
大16开
北京大屯路甲11号
82-919
1996
chi
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