本文選題：冬小麥識(shí)別　切入點(diǎn)：時(shí)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(duì)現(xiàn)階段歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)時(shí)間序列空間分辨率普遍較低的問(wèn)題,提出利用高分一號(hào)16m數(shù)據(jù)構(gòu)建高空間分辨率NDVI時(shí)間序列。鑒于當(dāng)前NDVI時(shí)間序列冬小麥識(shí)別方法比較復(fù)雜的問(wèn)題,提出了空間向量法、曲線積分法和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換法3種冬小麥識(shí)別模型。經(jīng)研究區(qū)試驗(yàn)分析,發(fā)現(xiàn)以上3種方法均達(dá)到了較好的識(shí)別效果,其中空間向量法、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換法的總體精度都達(dá)到98.65%;同當(dāng)前流行的決策樹分類方法相比較,這3種方法操作簡(jiǎn)單,且精度更優(yōu),具有較好的實(shí)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(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;沈陽(yáng)建筑大學(xué)交通工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41371416) 國(guó)家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(Y20A-C04,Y20A-D52)
【分類號(hào)】：S512.11;S127

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本文編號(hào)：1618053