基于多特征的高分时序冬小麦提取研究

来源 :地理空间信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户：biangei

【摘要】

：

以冬小麦作为研究对象,基于2016年10月-2017年7月共12景GF-1号数据,通过计算不同特征波段构建了多特征冬小麦种植区识别方法。首先计算影像增强植被指数(EVI);再通过样本分离度选择关键期影像,对关键期影像进行主成分变换并计算其纹理特征数据;然后分离原始影像的红波段、近红外波段构建单波段时序数据,以建立包括多特征的数据集;最后基于不同特征组合数据,利用随机森林方法分别提取研究区内冬小麦分

【作者】

：

关士英袁占良谢传节

【机构】

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河南理工大学测绘与国土信息工程学院,中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室

【出处】

：

地理空间信息

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

冬小麦 EVI 随机森林红波段近红外波段 winter wheatEVIrandom forestred bandnear-infrared band

【基金项目】

：

国家重点研发计划资助项目(2017YFD0300403),山西省-中国科学院科技合作资助项目(20141011001),资源与环境信息系统国家重点实验室自主创新资助项目

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