基于特征增强的冬小麦冻害精细空间分布遥感提取方法OA北大核心CSTPCD
Feature Enhancement-based Remote Sensing Extraction Method for Fine Spatial Distribution of Winter Wheat Frost Damage
如何及时、准确地获取大范围内作物冻害空间分布数据,是目前农业领域迫切需要解决的问题.本文根据冻害冬小麦的生长变化特点,提出了基于特征增强的冬小麦冻害精细空间分布遥感提取方法(Winter Wheat Frost Damage Fine Spatial Distribution Extraction Method,WWFDFSDEM),用于从高分辨率遥感影像中提取高质量的冻害空间分布数据.选择冻害发生前后两期高分辨率遥感影像作为数据源,根据正常冬小…查看全部>>
How to obtain the large-scale fine frost damage spatial distribution of crop timely and accurately is an urgent problem in agricultural field.Based on the characteristics of winter wheat growth changes after frost damage,we proposed a winter wheat frost damage fine spatial distribution extraction method(WWFDFSDEM)to extract fine spatial distribution from high resolution remote sensing imagery.Selected two high-resolution remote sensing images before and afte…查看全部>>
张景涵;伊立冉;王凯;李钿;李峰;周彬;杨晓霞
山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安 271018山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安 271018山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安 271018山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安 271018山东省气候中心,山东 济南 250031山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安 271018山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安 271018
计算机与自动化
冬小麦冻害空间分布特征增强遥感影像卷积神经网络
Winter wheat frost damagespatial distributionfeature enhancementremote sensing imageryconvolutional neural network
《山东农业大学学报（自然科学版）》 2024 (3)
433-443,11
山东省自然科学基金(ZR2021MD097,ZR2020MF130)山东省气象局重点课题(2021sdqxz03)山东省大学生创新创业训练项目(S202310434226)
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