基于地面高光谱数据的典型作物类型识别方法——以青海省湟水流域为例

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高光谱技术运用于农作物识别与分类目前已成为农业遥感应用领域前沿课题之一。使用ASD FieldSpec4地物光谱仪实测青海省湟水流域大豆、青稞、土豆、小麦和油菜5种典型作物冠层光谱,经数据预处理,利用1/R、d(R)、N(R)、log(R)、d(log(R))、d(N(R))6种光谱数据变换形式和在"绿峰"、"红谷"、"红边"、"光谱吸收特征区"提取的16种光谱特征变量的6种选取结果,分别构建基于BP神经网络的典型作物类型识别模型,通过模型精度比较以寻求用于高光谱农作物分类的有效光谱数据形式和光谱特征变量
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