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摘要:
针对当前茶园遥感识别研究未充分分析利用光谱特征提取茶园的问题,该文详细探讨了光谱时间变化特征在茶园遥感识别中的应用潜力.研究利用时序Sentinel-2A影像,分析7种典型地物的时序光谱变化与NDVI变化,发掘出可用于区分茶园与其他地物的特征波段——红边2、红边3、近红外、红边4、短波红外1、短波红外2.基于上述波段或NDVI构造18个茶园提取特征,最终确定14个茶园提取特征,并基于每种特征分别构建决策树,实现茶园提取,并验证每种特征的可行性.结果 表明,分类精度较高的前3个特征分别为SR-SWIR2-NIR_May、SD-NIR-SWIR2_May、SR-NDVIMay&Dec;总体精度依次为96.71%、94.24%、93.43%.
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文献信息
篇名 时序Sentinel-2A影像光谱特征的茶园提取应用
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 茶园提取 Sentinel-2A 光谱特征 归一化植被指数 决策树
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 摄影测量学与遥感
研究方向 页码范围 80-88
页数 9页 分类号 P237
字数 语种 中文
DOI 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.06.012
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 王萍 山东科技大学测绘科学与工程学院 54 560 11.0 22.0
2 荆林海 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室 20 259 8.0 16.0
3 谭炳香 中国林业科学研究院资源信息研究所 43 898 18.0 29.0
4 赵鑫 山东科技大学测绘科学与工程学院 4 4 1.0 2.0
5 赵晓晴 山东科技大学测绘科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
茶园提取
Sentinel-2A
光谱特征
归一化植被指数
决策树
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
7258
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