【摘 要】
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传统水稻种植面积估算基于地面测量，再逐级上报，时效性和准确性难以达到监管需求。文章利用遥感大数据云计算平台（Google Earth Engine,GEE），结合多源遥感影像（Sentinel系列，Landsat系列等），对整个湖南省大尺度范围进行了水稻识别算法实验。首先，针对云雾等客观因素造成数据缺失的现象，通过构建一种多源遥感影像数据融合算法，生成了完整的水稻生长周期遥感影像；然后，根据不同作
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传统水稻种植面积估算基于地面测量，再逐级上报，时效性和准确性难以达到监管需求。文章利用遥感大数据云计算平台（Google Earth Engine,GEE），结合多源遥感影像（Sentinel系列，Landsat系列等），对整个湖南省大尺度范围进行了水稻识别算法实验。首先，针对云雾等客观因素造成数据缺失的现象，通过构建一种多源遥感影像数据融合算法，生成了完整的水稻生长周期遥感影像；然后，根据不同作物的生长物候特征，结合归一化植被指数时间序列特征进行分析，对早稻、中稻、晚稻等不同水稻类型进行了有效识别；最后，在精度验证方面，创新性地使用无人机辅助调查的方式对整体实验结果进行精度评价。最终结果表明：早稻、中稻、晚稻的准确率分别为85.15%、89.78%、86.01%，文章算法具有较高精度与鲁棒性，也能够为其他作物识别研究提供一定意义的借鉴与参考。
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