基于MODIS数据和模糊ARTMAP的冬小麦遥感识别方法

被引：14

作者：

林文鹏 ^{[1
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王长耀 ^{[2
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黄敬峰 ^{[3
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柳云龙 ^{[1
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赵敏 ^{[1
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刘冬燕 ^{[1
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高峻 ^{[1
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机构：

[1] 上海师范大学城市生态与环境修复重点实验室

[2] 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室

[3] 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所

来源：

农业工程学报 | 2008年 / 03期

关键词：

冬小麦; 模糊ARTMAP; 遥感识别; Terra/MODIS;

D O I：

暂无

中图分类号：

S512.11 []; S127 [遥感技术在农业上的应用];

学科分类号：

082804 ;

摘要：

针对国家级农情遥感监测与信息服务系统对农作物遥感识别的需求,利用Terra/MODIS数据相对于NOAA/AVHRR数据具有的高光谱和中等空间分辨率的优势,以中国华北地区冬小麦识别为例,采用多时相和波谱分析方法,选取合适波段,构造特征植被指数,建立模糊ARTMAP影像分类模型进行大尺度农作物识别,实现农作物遥感自动识别。用Landsat TM进行局部抽样验证,结果精度可达到85.9%。研究表明,仅利用MODIS自身光谱信息,即可实现作物遥感全覆盖自动识别,并可达到较高精度,与传统方法认为冬小麦遥感识别的最佳时间为处于返青期的3月份相比,在时间上可提前约一个季度,因此可以确实地为农业决策部门提供信息服务。

引用

页码：173 / 178

页数：6

共 11 条

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