【摘 要】
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通过对湖北省江陵县各种地物MODIS数据NDVI时序特征的分析,选取夏秋作物轮作期(5月下旬)和NDVI均值为标准,采用分层方法区分秋收作物(中稻、晚稻、棉花)区与其它区,然后利用B
【机 构】
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长江大学农学院,浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所
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通过对湖北省江陵县各种地物MODIS数据NDVI时序特征的分析,选取夏秋作物轮作期(5月下旬)和NDVI均值为标准,采用分层方法区分秋收作物(中稻、晚稻、棉花)区与其它区,然后利用BP神经网络法对三种作物进行监督分类,得出了三种作物种植的空间分布。并将结果与ETM数据的神经网络监督分类值作为标准值进行了误差分析,得出其平均误差率为13.6%,能准确反映江陵县秋收作物分布状况,该分层模式加BP神经网络监督分类方法适用于多种作物种植区的作物分类。
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