基于时序遥感影像物候特征的四川省油菜种植范围提取OA北大核心CSTPCD
基于高分辨率卫星影像的作物分类在农业估产中具有重要应用价值,但在云雨多发地区,卫星成像效果不佳,单时相光学影像难以有效分析不同作物生长规律和特征差异。此外,植被光谱高度相似、随时空动态变化,也给作物高精度识别带来挑战。本研究从作物物候特征的排他性和稳定性出发,基于优化三谐波拟合模型,提出了一种以农作物物候特征为基础,融合光谱、地形、纹理等辅助信息的多特征分类框架。利用该框架,基于Google Earth Engine平台对四川省2020—2021…查看全部>>
蒋意如;叶江;谢璋琳;李晓慧
成都理工大学地球与行星科学学院,成都610059成都理工大学地球与行星科学学院,成都610059成都理工大学地球与行星科学学院,成都610059成都理工大学地球与行星科学学院,成都610059
测绘与仪器
谐波拟合Google Earth Engine物候特征时间序列空间分布
《成都理工大学学报（自然科学版）》 2024 (5)
P.880-895,16
四川省科技厅自然科学面上项目(2019YJ0504)成都理工大学中青年骨干教师发展资助计划(JXGG2020-02120)。
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