| 面向对象的多时相HJ星影像甘蔗识别方法 |
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| 引用本文： | 王久玲,黄进良,王立辉,胡砚霞,韩鹏鹏,黄维.面向对象的多时相HJ星影像甘蔗识别方法[J].农业工程学报,2014,30(11):145-151. |
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| 作者姓名： | 王久玲 黄进良 王立辉 胡砚霞 韩鹏鹏 黄维 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院测量与地球物理研究所，武汉 4300772. 中国科学院大学，北京 100049;1. 中国科学院测量与地球物理研究所，武汉 430077;2. 中国科学院大学，北京 100049;1. 中国科学院测量与地球物理研究所，武汉 4300772. 中国科学院大学，北京 100049;1. 中国科学院测量与地球物理研究所，武汉 4300772. 中国科学院大学，北京 100049;1. 中国科学院测量与地球物理研究所，武汉 4300772. 中国科学院大学，北京 100049 |
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| 基金项目： | 中国科学院战略性先导科技专项- 应对气候变化的碳收支认证及相关问题（XDA05050107） |
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| 摘 要： | 广西甘蔗种植区域离散,因混杂于多种农作物中,其光谱易受其他作物的影响,故利用单一时相多光谱遥感影像提取甘蔗有一定的困难。针对这一难题,该文首先提出甘蔗最佳识别时段,基于多时相HJ-1A/1B星CCD影像,以广西中部贵港市三区为研究区,通过面向对象分类软件eCognition,利用甘蔗在不同时相影像上的光谱特征:光谱均值、归一化植被指数NDVI和由灰度共生矩阵导出的局部一致性指数GLCM homogeneity,建立决策树逻辑的分类规则集提取甘蔗种植区。结果表明该方法能较精确地进行甘蔗识别,最大程度消除其他干扰因素影响,分类精度为91.3%,kappa系数为0.83,同时也证实了HJ卫星CCD多光谱遥感数据应用于甘蔗识别的有效性。
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| 关 键 词： | 遥感 植被 分类 甘蔗 面向对象 物候特征 |
| 收稿时间： | 3/7/2014 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 5/8/2014 12:00:00 AM |
Identification of sugarcane based on object-oriented analysis using time-series HJ CCD data |
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| Wang Jiuling,Huang Jinliang,Wang Lihui,Hu Yanxi,Han Pengpeng and Huang Wei.Identification of sugarcane based on object-oriented analysis using time-series HJ CCD data[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2014,30(11):145-151. |
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| Authors: | Wang Jiuling Huang Jinliang Wang Lihui Hu Yanxi Han Pengpeng and Huang Wei |
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| Institution: | 1. Institute of Geodesy and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430077, China2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;1. Institute of Geodesy and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430077, China2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;1. Institute of Geodesy and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430077, China2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;1. Institute of Geodesy and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430077, China2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | remote sensing vegetation classification sugarcane object-oriented phenology |
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