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摘要:
获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义.区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度.为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ- 1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法.以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取.结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据.该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法.
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STARFM
物候特征
Landsat
MODIS
基于GF-1/WFV EVI时间序列数据的水稻种植面积提取
高分一号
增强型植被指数
时间序列
水稻
面积
地理国情监测
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取
来源期刊 遥感学报 学科 工学
关键词 水稻 环境卫星 NDVI 时空融合 物候特征参数 分类
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 国产卫星
研究方向 页码范围 381-391
页数 11页 分类号 TP79
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 曾永年 中南大学地球科学与信息物理学院 87 1894 24.0 40.0
5 柳文杰 中南大学地球科学与信息物理学院 2 10 1.0 2.0
9 张猛 中南大学地球科学与信息物理学院 12 152 8.0 12.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
水稻
环境卫星
NDVI
时空融合
物候特征参数
分类
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
遥感学报
月刊
1007-4619
11-3841/TP
大16开
北京市安外大屯路中国科学院遥感与数字地球研究所
82-324
1986
chi
出版文献量(篇)
2330
总下载数(次)
13
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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