【摘 要】
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当前基于时序遥感数据的作物分类方法大都需要较多专家知识及人工干预,难以自动化,也难以移植到其他地区。将光谱降维技术用于时序遥感影像分析可以很好地解决这一问题。其中
【机 构】
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内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,中国科学院遥感与数字地球研究所
【基金项目】
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内蒙古农业大学高层次人才科研启动金项目(NDYBH2017-2);内蒙古自然科学基金项目(2018BS04001);“十三五”国家重点研发计划项目(2016YFC0501301);国家自然科学基金项目(51779117)资助
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当前基于时序遥感数据的作物分类方法大都需要较多专家知识及人工干预,难以自动化,也难以移植到其他地区。将光谱降维技术用于时序遥感影像分析可以很好地解决这一问题。其中,非线性降维方法已经成功应用于高光谱数据,并且获得了比线性降维方法更好的结果。但是,直接将非线性降维方法用于时序遥感影像无法充分利用其时相维度的信息。该文改进了一种非线性降维算法——LaplacianEigenmaps(LE)用于时序遥感影像的作物分类,该方法更加关注相同时相下不同作物生长季的物候特征差异,而不再仅依赖于整个生长季的物候曲线轮廓。
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