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应用线性混合模型遥感监测冬小麦种植面积 被引量:19

Linear mixture modeling applied to remote sensing monitoring of winter wheat areas
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摘要 中分辨率成像光谱仪(MODIS)具有多光谱、多时相以及免费接收使用的优势。该文利用冬小麦返青期间的 MODIS多光谱数据,采用传统的监督分类和阈值方法研究冬小麦种植区域的分布情况,同时针对遥感像元多为混合像元的特点,重点将线性混合像元分解技术应用于冬小麦种植面积的分解计算研究。比较不同分类方法对冬小麦种植面积估算的精度分析表明,采用线性混合分解模型,绝大部分(98.45%)的均方根误差都小于0.01,对比实际冬小麦种植面积数据,相对误差约3%,明显优于传统遥感分类方法的精度。 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)has advantages in the following aspects: multi-spectra,multi-temporal and freely obtained.Using traditional classification methods,super-classification and vegetation index thresholds,based on MODIS data during the winter wheat regreening stage,the distribution of winter wheat area was investigated in this study.Meanwhile,aiming at the characteristics that most remote sensing pixels are mixed pixels,application of linear mixture modeling to unmixing the pl...
出处 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期136-140,共5页 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
关键词 MODIS 遥感 混合像元 冬小麦 种植面积监测 MODIS remote sensing mixed pixels winter wheat crop area estimation
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参考文献4

二级参考文献15

共引文献331

同被引文献264

引证文献19

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