【摘 要】
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[目的]为农作物产量预报提供技术支持。[方法]通过分析安徽省小麦生长季MODIS多时相NDVI特征并利用该技术识别水体、城镇居民区、旱地、水田、林地研究了该技术在地物识别及
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[目的]为农作物产量预报提供技术支持。[方法]通过分析安徽省小麦生长季MODIS多时相NDVI特征并利用该技术识别水体、城镇居民区、旱地、水田、林地研究了该技术在地物识别及农作物产量预报中的应用。[结果]一季稻和双季晚稻的NDVI最大峰值出现在6月。水体在10月至次年6月^-NDVI(i,j)小于0或略大于0(如浅水体),而^-NDVI(i,j)小于0.16像元通常为城镇等居民点,水田^-NDVI(i,j)往往小于0.3,一般林地和种植越冬作物的耕地^-NDVI(i,j)均大于0.3。以^-NDVI多时相
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