【摘 要】
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遥感技术凭借其能够精准地识别作物的分布情况以及动态监测作物的长势,已经被广泛应用到农业生产中。然而,传统的作物分类方法是基于单一中低分辨率遥感影像的像元进行分类,会存在地物混合、分类精度较低等问题。选择滁州市全椒县作为实验区,对GF1-PMS(2 m)与2018年10月至2019年9月内的11个时相的GF1-WFV(16 m)遥感影像进行预处理。运用时序特征分析、可分性比较分析、多尺度分割、面向对
【机 构】
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滁州学院地理信息与旅游学院,东北农业大学经济管理学院
【基金项目】
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高分专项省(自治区)域产业化应用项目(76-Y40G05-9001-15/18),国家级大学生创新创业训练计划项目(201910377057),滁州学院大学生创新创业训练计划资助项目(2019CXXL045)。
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遥感技术凭借其能够精准地识别作物的分布情况以及动态监测作物的长势,已经被广泛应用到农业生产中。然而,传统的作物分类方法是基于单一中低分辨率遥感影像的像元进行分类,会存在地物混合、分类精度较低等问题。选择滁州市全椒县作为实验区,对GF1-PMS(2 m)与2018年10月至2019年9月内的11个时相的GF1-WFV(16 m)遥感影像进行预处理。运用时序特征分析、可分性比较分析、多尺度分割、面向对象等方法,提取作物分布信息并对分类后的结果进行精度评价。研究结果表明:采用中高分辨率卫星遥感影像相结合的
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