【摘 要】
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为给监管部门提供更准确的数据,及时发现非法玉米制种区域,根据不同地物在多时相光谱、高空间纹理等特征上的差异,基于163个地面样本、多源时序优选植被指数集和高空间分辨率
【机 构】
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中国农业大学土地科学与技术学院,自然资源部农用地质量与监控重点实验室,中国农业大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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京津冀作物新品种推广服务云平台建设应用项目(D171100002317002)
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为给监管部门提供更准确的数据,及时发现非法玉米制种区域,根据不同地物在多时相光谱、高空间纹理等特征上的差异,基于163个地面样本、多源时序优选植被指数集和高空间分辨率遥感影像纹理分析的方法,进行制种玉米田识别。通过相关性分析,从GF-1 WFV多光谱影像计算的8个植被指数(VI)中确定6种,多维度反映不同作物光谱差异,并利用随机森林(RF)分类方法实现玉米田块的识别;利用玉米抽雄期的1期0.7m Kompsat-3全色影像,构建灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征体系,并进行局部二值模式(Uniform-LB
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