地形约束下的地块级水稻分层提取方法OA
西南山区的多云多雨天气和复杂地形给光学遥感数据的收集带来挑战,影响了水稻最佳物候期的高质量成像获取,并增加了构建稳定的时间序列和精确提取水稻的难度.本实验选取了重庆市双河镇作为研究区域,以地形高程作为约束条件,利用GF-2 卫星影像实现了水稻地块的分层精准提取.这一方法有效降低了复杂地形对水稻提取准确性的影响.确定耕地地块作为最小单元,保障了地块内种植作物的唯一性;根据水稻移栽时间随海拔升高而后延的特点将研究区地块细分,高程作为主要地形约束条件,…查看全部>>
李梦秋;杨树文;骆剑承;石含宁;付昱凯
兰州交通大学测绘与地理信息学院, 甘肃 兰州 730070兰州交通大学测绘与地理信息学院, 甘肃 兰州 730070||地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心, 甘肃 兰州 730070中国科学院空天信息创新研究院/遥感科学国家重点实验室, 北京 100101||中国科学院大学, 北京 100049兰州交通大学测绘与地理信息学院, 甘肃 兰州 730070中国地质大学 (武汉) 计算机学院, 湖北 武汉 430074
农业科学
遥感高程分层水稻指数地块级水稻分类多阈值分类
《农业与技术》 2024 (7)
地块作物生长的光学与SAR遥感同步观测响应机制研究
1-8,8
国家自然科学基金"地块作物生长的光学与SAR遥感同步观测响应机制研究"(项目编号:42071316)重庆市农业产业数字化地图项目(项目编号:21C00346)
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