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基于GEE和MODIS NDVI时序的青藏高原农作物信息提取
被引量：
5
1
作者
阎建忠
张敏
张思颖
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期55-64,共10页
实时、准确地提取作物信息对于了解区域的种植结构和农业生产变化、保障国家粮食安全具有重要作用.谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)是一个具有先进存储能力和计算能力的地理信息数据云平台,可以快速获取并处理影像数据,节约时间...
实时、准确地提取作物信息对于了解区域的种植结构和农业生产变化、保障国家粮食安全具有重要作用.谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)是一个具有先进存储能力和计算能力的地理信息数据云平台,可以快速获取并处理影像数据,节约时间成本,满足大范围区域作物信息提取的需求,相较于传统的遥感分析手段有明显优势.针对青藏高原作物信息提取困难的现状,通过GEE平台,快速获取并处理了Landsat数据并与基于MODIS NDVI时间序列提取出来的物候参数进行特征构建,充分利用不同地物物候特征的差异进行分类训练,实现青海省东部主要农作物信息的提取.结果表明:①该方法提取结果精度较高,分类回归树验证的总体精度为86.23%,Kappa系数为0.82.提取结果基本符合研究区的作物种植结构,说明Landsat数据与MODIS NDVI时间序列耦合的方法能够提高作物识别的精度,对青藏高原地区主要农作物信息自动化提取具有一定的积极意义.②说明GEE平台是实现青藏高原主要农作物较高精度作物信息提取的有效工具.③主要的误差来源于零星且种植比例低的玉米地和分布范围广海拔差异大的青稞地,后续研究应着重在零星种植和生育期差异较小的农作物分类提取技术方面进行深入分析.
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关键词
谷歌地球引擎
青藏高原
遥感
MODIS
NDVI时间序列
Landsat数据
物候参数
农作物信息提取
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职称材料
无人机可见光遥感影像的农作物信息提取及验证
被引量：
1
2
作者
孙凯月
《安徽农学通报》
2022年第4期94-96,共3页
该文简要概述了遥感技术,对无人机可见光遥感提取农作物信息的研究现状进行了分析,并以某个农作物区域作为研究案例,就农作物信息的提取和验证进行了探究。
关键词
无人机可见光遥感影像
农作物信息提取
遥感技术
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职称材料
题名
基于GEE和MODIS NDVI时序的青藏高原农作物信息提取
被引量：
5
1
作者
阎建忠
张敏
张思颖
机构
西南大学资源环境学院
武汉大学资源与环境科学学院
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期55-64,共10页
基金
国家自然科学基金项目(42171098).
文摘
实时、准确地提取作物信息对于了解区域的种植结构和农业生产变化、保障国家粮食安全具有重要作用.谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)是一个具有先进存储能力和计算能力的地理信息数据云平台,可以快速获取并处理影像数据,节约时间成本,满足大范围区域作物信息提取的需求,相较于传统的遥感分析手段有明显优势.针对青藏高原作物信息提取困难的现状,通过GEE平台,快速获取并处理了Landsat数据并与基于MODIS NDVI时间序列提取出来的物候参数进行特征构建,充分利用不同地物物候特征的差异进行分类训练,实现青海省东部主要农作物信息的提取.结果表明:①该方法提取结果精度较高,分类回归树验证的总体精度为86.23%,Kappa系数为0.82.提取结果基本符合研究区的作物种植结构,说明Landsat数据与MODIS NDVI时间序列耦合的方法能够提高作物识别的精度,对青藏高原地区主要农作物信息自动化提取具有一定的积极意义.②说明GEE平台是实现青藏高原主要农作物较高精度作物信息提取的有效工具.③主要的误差来源于零星且种植比例低的玉米地和分布范围广海拔差异大的青稞地,后续研究应着重在零星种植和生育期差异较小的农作物分类提取技术方面进行深入分析.
关键词
谷歌地球引擎
青藏高原
遥感
MODIS
NDVI时间序列
Landsat数据
物候参数
农作物信息提取
Keywords
Google Earth Engine
Qinghai-Tibet Plateau
remote sensing
MODIS NDVI time series
Landsat data
phenological parameters
crop information extraction
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
无人机可见光遥感影像的农作物信息提取及验证
被引量：
1
2
作者
孙凯月
机构
三和数码测绘地理信息技术有限公司
出处
《安徽农学通报》
2022年第4期94-96,共3页
文摘
该文简要概述了遥感技术,对无人机可见光遥感提取农作物信息的研究现状进行了分析,并以某个农作物区域作为研究案例,就农作物信息的提取和验证进行了探究。
关键词
无人机可见光遥感影像
农作物信息提取
遥感技术
Keywords
UAV visible light remote sensing image
Crop information extraction
Remote sensing technology
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GEE和MODIS NDVI时序的青藏高原农作物信息提取
阎建忠
张敏
张思颖
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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职称材料
2
无人机可见光遥感影像的农作物信息提取及验证
孙凯月
《安徽农学通报》
2022
1
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职称材料
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