【摘 要】
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为减少利用遥感光谱特征解译农作物过程中样本选取的主观性误差,同时克服现场调研样本数据不充分的不足。该文基于玉田县物候特征,选择研究所需4个遥感时相,进而结合4时相中
【机 构】
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华北理工大学矿业工程学院; 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室; 山东财经大学公共管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41771560);河北省教育厅优秀青年基金项目(YQ2014016);河北省高等学校人文社会科学研究项目(SD181066)
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为减少利用遥感光谱特征解译农作物过程中样本选取的主观性误差,同时克服现场调研样本数据不充分的不足。该文基于玉田县物候特征,选择研究所需4个遥感时相,进而结合4时相中耕地地表覆盖状态(绿地和裸地)以及4时相叠置后绿地、裸地的地类组合特征,建立农作物解译标志,从而提取主要的农作物种植结构信息。根据该方法提取的研究区主要作物冬小麦、夏玉米和大白菜的面积与统计数据的相对误差分别为4.01%、3.25%和4.16%,且空间分布符合与实际情况;提取结果总体精度和Kappa系数分别为86.19%和0.83。
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