本文選題：冬小麥識別　切入點：時間序列　出處：《遙感信息》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對現(xiàn)階段歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)時間序列空間分辨率普遍較低的問題,提出利用高分一號16m數(shù)據(jù)構(gòu)建高空間分辨率NDVI時間序列。鑒于當前NDVI時間序列冬小麥識別方法比較復雜的問題,提出了空間向量法、曲線積分法和坐標轉(zhuǎn)換法3種冬小麥識別模型。經(jīng)研究區(qū)試驗分析,發(fā)現(xiàn)以上3種方法均達到了較好的識別效果,其中空間向量法、坐標轉(zhuǎn)換法的總體精度都達到98.65%;同當前流行的決策樹分類方法相比較,這3種方法操作簡單,且精度更優(yōu),具有較好的實用意義。
[Abstract]:Aiming at the problem of low spatial resolution of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series at present, This paper presents a method of constructing high spatial resolution NDVI time series using high score 1 16m data. In view of the complex identification methods of current NDVI time series, a spatial vector method is proposed. The recognition models of winter wheat by curve integral method and coordinate transformation method were analyzed in the study area. It was found that the above three methods had good recognition effect, among which the space vector method was used. Compared with the popular decision tree classification methods, these three methods are simple and have better precision and have better practical significance.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學測繪與地理科學學院;中國科學院遙感應用研究所遙感科學國家重點實驗室;沈陽建筑大學交通工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(41371416) 國家科技重大專項資助項目(Y20A-C04,Y20A-D52)
【分類號】：S512.11;S127

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本文編號：1618053