【摘 要】
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地块尺度作物分布信息清晰直观地反映了农田位置、空间形态等空间细节和种植类型信息,对精准农业管理、种植补贴发放和农业资源调查等具有重要价值。虽然遥感时空协同思路为
【机 构】
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广州大学地理科学与遥感学院,南方海洋科学与工程广东省实验室（广州）,中国科学院空天信息创新研究院,中国科学院大学,广西农业科学院农业科技信息研究所,长安大学理学院,中国农业科学院农业资源与农业区划研究
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2018YFB2100702),国家自然科学基金(41631179,U1901219),南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)人才团队引进重大专项(GML2019ZD0301)。
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地块尺度作物分布信息清晰直观地反映了农田位置、空间形态等空间细节和种植类型信息,对精准农业管理、种植补贴发放和农业资源调查等具有重要价值。虽然遥感时空协同思路为地块尺度作物分布提取提供了解决方案,但在农田地块提取和时序特征构建方面尚存在不足。该研究基于遥感时空协同的思路,以Google Earth高空间分辨率影像为底图,利用擅于学习影像视觉特征的D-LinkNet深度学习模型,快速、精准提取农田地块形态;以地块为观测单元,利用Landsat8和Sentinel-2多源遥感的“碎片化”无云数据构建地块时序数
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