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中高分辨率遥感影像在小麦监测中的比较
被引:9
作者:

李卫国
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江苏省农业科学院农业经济与信息研究所 江苏省农业科学院农业经济与信息研究所

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[1] 江苏省农业科学院农业经济与信息研究所
[2] 国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室中国矿业大学
来源:
关键词:
小麦;
中高分辨率影像;
长势;
监测;
D O I:
暂无
中图分类号:
S127 [遥感技术在农业上的应用];
S512.1 [小麦];
学科分类号:
082804 ;
0901 ;
摘要:
利用中高分辨率影像进行农作物长势精确监测是农业遥感日益发展的需求。该研究选取相同大小的研究区域,探讨了利用10 m分辨率的ALOS影像和30 m分辨率的HJ影像进行小麦长势监测的基本理论和方法。结果显示,在利用GPS定点田间调查和人机交互式解译的基础上,采用优化ISODATA分类法提取小麦种植面积,ALOS遥感影像和HJ遥感影像的提取精度分别达到93.97%和89.24%,表明利用ALOS影像可以明显提高小麦面积监测的精度;进一步对抽穗期小麦光谱特征进行分析,依据小麦归一化差值植被指数(NDVI)与叶面积指数(LAI)的关系,建立了LAI遥感监测模型,分别为LAIALOS=10.018 0NDVI+1.050 7(R2=0.861 2),LAIHJ=12.340 0NDVI-0.728 9(R2=0.809 0)。结果表明,利用该监测模型制作小麦抽穗期长势分级遥感信息图,可对整个研究区域的小麦长势进行监测。
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吴文斌
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机构: 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室/呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

邓辉
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机构: 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室/呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

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李建龙
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刚成诚
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干晓宇
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钱伟东
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李卫国
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江苏省农业科学院资源与环境研究所 江苏省农业科学院资源与环境研究所

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赵小艳
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南京信息工程大学应用气象学院 南京信息工程大学应用气象学院

谢晓金
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南京信息工程大学应用气象学院 南京信息工程大学应用气象学院

申双和
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李卫国
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王纪华
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国家农业信息化工程技术研究中心 江苏省农业科学院资源与环境研究所

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江苏省农业科学院资源与环境研究所 江苏省农业科学院资源与环境研究所

王纪华
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国家农业信息化工程技术研究中心 江苏省农业科学院资源与环境研究所

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李卫国
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江苏省农科院资源与环境所 江苏省农科院资源与环境所

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王纪华
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国家农业信息化工程技术研究中心 江苏省农科院资源与环境所

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张明伟
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国家卫星气象中心 国家卫星气象中心

周清波
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农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室 国家卫星气象中心

陈仲新
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农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室 国家卫星气象中心

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刘佳
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农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室 国家卫星气象中心

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