【摘 要】
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鉴于农作物类型识别中存在严重的“异物同谱”效应,基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,简称NDVI)时间序列数据及物候特征的农作物遥感识别已成为热
【机 构】
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河北省气象科学研究所河北省气象与生态环境重点实验室,南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,石家庄市农林科学研究院,南京信息工程大学地理科学学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金(编号:2017M610338);河北省创新能力提升计划(编号:18964201H);江苏省研究生科研与实践创新计划(编号:KYCX17_0892);河北省气象与生态环境重点实验室开放研究基金(编号:Z201607Y)
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鉴于农作物类型识别中存在严重的“异物同谱”效应,基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,简称NDVI)时间序列数据及物候特征的农作物遥感识别已成为热点。针对现阶段NDVI时间序列数据空间分辨率普遍较低的问题,以河北省辛集市为研究区,基于Sentinel-2A数据构建了10 m高空间分辨率NDVI时间序列,并提出了积分法、斜率法和决策树法3种冬小麦识别模型,同时与传统的光谱角质图(spectral angle mapper,简称SAM)法进行了比较。
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