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宋盼盼
作品数:
1
被引量:16
H指数:1
供职机构:
东华理工大学测绘工程学院
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发文基金:
中国科学院重点部署项目
国家自然科学基金
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相关领域:
农业科学
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合作作者
王娜
中国科学院遥感与数字地球研究所
杜鑫
中国科学院遥感与数字地球研究所
李强子
中国科学院遥感与数字地球研究所
王红岩
中国科学院遥感与数字地球研究所
吴良才
东华理工大学测绘工程学院
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王娜
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年份
1篇
2017
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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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