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高分一号归一化植被指数时间序列用于冬小麦识别
被引：14
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[1] 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
[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] 沈阳建筑大学交通工程学院
来源：
关键词：
冬小麦识别;
时间序列;
空间向量;
曲线积分;
坐标转换;
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：
针对现阶段归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列空间分辨率普遍较低的问题,提出利用高分一号16m数据构建高空间分辨率NDVI时间序列。鉴于当前NDVI时间序列冬小麦识别方法比较复杂的问题,提出了空间向量法、曲线积分法和坐标转换法3种冬小麦识别模型。经研究区试验分析,发现以上3种方法均达到了较好的识别效果,其中空间向量法、坐标转换法的总体精度都达到98.65%;同当前流行的决策树分类方法相比较,这3种方法操作简单,且精度更优,具有较好的实用意义。
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