期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于多时相MODIS EVI和临近三年地面数据的新疆作物分类(英文) 被引量:4
1
作者 Shakir Muhammad 牛铮 +3 位作者 王力 abdullah aalikim 郝鹏宇 王长耀 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1345-1350,共6页
在区域或全球尺度,250m分辨率的MODIS EVI常被用于作物分类。而且,基于遥感数据可以快速准确的进行作物分类,并为辅助农业政策的制定,因而得到了广大研究者的关注。研究提出了直接使用多年MODIS 250mEVI和临近年份地面调查数据进行作物... 在区域或全球尺度,250m分辨率的MODIS EVI常被用于作物分类。而且,基于遥感数据可以快速准确的进行作物分类,并为辅助农业政策的制定,因而得到了广大研究者的关注。研究提出了直接使用多年MODIS 250mEVI和临近年份地面调查数据进行作物分类的方法。首先,通过扩展2011,2012和2013年的野外调查数据获得全疆的典型地块,并从地块中提取MODIS纯像元作为分类样本。接着使用免疫系统网络分类器(ABNet)提取研究取的主要作物,包括棉花、玉米、冬小麦和葡萄等。在三年的数据中,任意两年的地面数据用于训练分类器,用使用训练好的分类器对另一年的数据进行分类。例如,使用2011和2012年的数据训练分类器,并对2013年的数据进行分类。结果表明,每年的分类精度达80%以上,且Kappa系数高于0.7。今后工作中,仍需使用更多的地面数据获得更的更精细的分类结果。 展开更多
关键词 MODIS 增强植被指数(EVI) 免疫系统网络(ABNet) 土地覆盖分类
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部