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宋盼盼

作品数：1 被引量：16H指数：1
供职机构：东华理工大学测绘工程学院更多>>
发文基金：中国科学院重点部署项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：农业科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇遥感
  • 1篇时间序列
  • 1篇水稻
  • 1篇光谱
  • 1篇光谱模拟

机构

  • 1篇东华理工大学
  • 1篇中国科学院大...
  • 1篇中国科学院遥...

作者

  • 1篇吴良才
  • 1篇王红岩
  • 1篇李强子
  • 1篇杜鑫
  • 1篇宋盼盼
  • 1篇王娜

传媒

  • 1篇地球信息科学...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于光谱时间序列拟合的中国南方水稻遥感识别方法研究被引量：16
2017年
多云多雾现象是农作物遥感分类经常遇到的问题,影响分类精度。为解决此类问题,本文提出一种基于时间序列GF-1号遥感影像识别水稻方法。利用多时相时间序列的GF-1号遥感影像提取中稻、晚稻的近红外波段(NIR)反射率、红光(R)波段反射率、归一化植被指数(NDVI)特征;拟合光谱和植被指数时间序列特征曲线;分析多时相影像离散近红外波段、红光波段、NDVI值落在拟合中稻、晚稻近红外波段、红光波段、NDVI时间序列曲线两侧的敏感性区域的比例,该区域也可以视为水稻作物识别特征的目标特征区域,只有达到一定的比例才能视为某类水稻作物。在此情形下,需要综合3种情况进行集中投票决定其最终分类结果。研究表明:该方法可以在多云雾地区对中稻和晚稻精确识别,中稻和晚稻用户精度可达95.97%和95.95%,总体精度为95.76%,kappa系数为0.9335。实验结果表明了NIR、R、NDVI时间序列曲线拟合的有效性,以及拟合曲线目标特征区域设置的合理性。
宋盼盼杜鑫吴良才王红岩李强子王娜
关键词：水稻遥感光谱模拟时间序列
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