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2018–2020年广西甘蔗10 m分辨率种植分布数据集
1
作者
陈森政
叶回春
+1 位作者
聂超甲
雒培磊
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024年第2期50-57,共8页
作物种植分布的提取是作物监测的基础,及时准确地提取出甘蔗种植分布对甘蔗监测及种植结构调整具有重要意义。本文基于Sentinel-1和Sentinel-2数据,采用主被动遥感协同方法和决策树分类方法,开展了广西甘蔗种植分布提取方法研究,并结合...
作物种植分布的提取是作物监测的基础,及时准确地提取出甘蔗种植分布对甘蔗监测及种植结构调整具有重要意义。本文基于Sentinel-1和Sentinel-2数据,采用主被动遥感协同方法和决策树分类方法,开展了广西甘蔗种植分布提取方法研究,并结合多年调查的地面样本数据进行验证,在此基础上提取了2018–2020年广西甘蔗种植分布。该方法利用遥感数据提取得到的2018年广西甘蔗种植分布总体精度达92%,Kappa系数为0.85;2019年广西甘蔗种植分布总体精度达94%,Kappa系数为0.88;2020年广西甘蔗种植分布总体精度达94%,Kappa系数为0.88。本数据集可作为广西甘蔗时空变化分析的基础数据,也可为广西甘蔗生产管理与种植结构优化调整等提供基础数据支撑。
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关键词
甘蔗
Sentinel-2数据
主被动遥感协同
决策树分类
广西
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职称材料
香蕉枯萎病无人机多光谱影像数据集
2
作者
叶回春
陈森政
+2 位作者
郭安廷
聂超甲
王晶晶
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024年第2期58-65,共8页
香蕉枯萎病被称为香蕉“癌症”,目前已严重威胁着全球香蕉生产。及时精准地识别香蕉枯萎病植株对疫株除治及农业种植结构优化调整具有重要意义。为探究香蕉枯萎病的无人机遥感识别方法,本研究在广西隆安县的一个香蕉种植农场,选择有香...
香蕉枯萎病被称为香蕉“癌症”,目前已严重威胁着全球香蕉生产。及时精准地识别香蕉枯萎病植株对疫株除治及农业种植结构优化调整具有重要意义。为探究香蕉枯萎病的无人机遥感识别方法,本研究在广西隆安县的一个香蕉种植农场,选择有香蕉枯萎病发生的区域,获取了香蕉枯萎病遥感综合实验数据,经过整理和预处理制作了本数据集。本数据集包含了无人机多光谱反射率数据和香蕉枯萎病发生状况地面样点调查数据,无人机多光谱影像数据采集时天气晴朗、无云且光照充足,飞行高度120 m,空间分辨率8 cm/pixel;香蕉枯萎病发生状况样点调查采用过高精度手持GPS单元进行样点经纬度信息采集,并在室内将地面调查样点位置与无人机影像上对应香蕉植株的中心位置进行匹配。本数据集的无人机多光谱影像数据空间分辨率高,地面样点调查数据准确,可应用于香蕉枯萎病无人机遥感识别与监测相关研究,对促进农作物病害遥感监测研究及应用具有重要意义。
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关键词
枯萎病
病害
香蕉
无人机
多光谱遥感
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职称材料
题名
2018–2020年广西甘蔗10 m分辨率种植分布数据集
1
作者
陈森政
叶回春
聂超甲
雒培磊
机构
桂林电子科技大学
中国科学院空天信息创新研究院
中国-东盟地球大数据区域创新中心
出处
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024年第2期50-57,共8页
基金
广西创新驱动发展专项资金项目(桂科AA20302022)
中国科学院青年创新促进会项目(2021119)
中国科学院空天信息创新研究院“未来之星”项目(2020KTYWLZX08)。
文摘
作物种植分布的提取是作物监测的基础,及时准确地提取出甘蔗种植分布对甘蔗监测及种植结构调整具有重要意义。本文基于Sentinel-1和Sentinel-2数据,采用主被动遥感协同方法和决策树分类方法,开展了广西甘蔗种植分布提取方法研究,并结合多年调查的地面样本数据进行验证,在此基础上提取了2018–2020年广西甘蔗种植分布。该方法利用遥感数据提取得到的2018年广西甘蔗种植分布总体精度达92%,Kappa系数为0.85;2019年广西甘蔗种植分布总体精度达94%,Kappa系数为0.88;2020年广西甘蔗种植分布总体精度达94%,Kappa系数为0.88。本数据集可作为广西甘蔗时空变化分析的基础数据,也可为广西甘蔗生产管理与种植结构优化调整等提供基础数据支撑。
关键词
甘蔗
Sentinel-2数据
主被动遥感协同
决策树分类
广西
Keywords
sugarcane
Sentinel-2
active and passive remote sensing collaboration
decision tree classification
Guangxi
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
S566.1 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
香蕉枯萎病无人机多光谱影像数据集
2
作者
叶回春
陈森政
郭安廷
聂超甲
王晶晶
机构
中国科学院空天信息创新研究院
中国-东盟地球大数据区域创新中心
可持续发展大数据国际研究中心
桂林电子科技大学
海南大学
出处
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024年第2期58-65,共8页
基金
广西创新驱动发展专项资金项目(桂科AA20302022)
中国科学院青年创新促进会项目(2021119)
中国科学院空天信息创新研究院“未来之星”项目(2020KTYWLZX08)。
文摘
香蕉枯萎病被称为香蕉“癌症”,目前已严重威胁着全球香蕉生产。及时精准地识别香蕉枯萎病植株对疫株除治及农业种植结构优化调整具有重要意义。为探究香蕉枯萎病的无人机遥感识别方法,本研究在广西隆安县的一个香蕉种植农场,选择有香蕉枯萎病发生的区域,获取了香蕉枯萎病遥感综合实验数据,经过整理和预处理制作了本数据集。本数据集包含了无人机多光谱反射率数据和香蕉枯萎病发生状况地面样点调查数据,无人机多光谱影像数据采集时天气晴朗、无云且光照充足,飞行高度120 m,空间分辨率8 cm/pixel;香蕉枯萎病发生状况样点调查采用过高精度手持GPS单元进行样点经纬度信息采集,并在室内将地面调查样点位置与无人机影像上对应香蕉植株的中心位置进行匹配。本数据集的无人机多光谱影像数据空间分辨率高,地面样点调查数据准确,可应用于香蕉枯萎病无人机遥感识别与监测相关研究,对促进农作物病害遥感监测研究及应用具有重要意义。
关键词
枯萎病
病害
香蕉
无人机
多光谱遥感
Keywords
Fusarium wilt
crop disease
banana
UAV
multispectral remote sensing
分类号
S436.68 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
2018–2020年广西甘蔗10 m分辨率种植分布数据集
陈森政
叶回春
聂超甲
雒培磊
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024
0
下载PDF
职称材料
2
香蕉枯萎病无人机多光谱影像数据集
叶回春
陈森政
郭安廷
聂超甲
王晶晶
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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