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[期刊论文] 阎静 王汶 李湘阁
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北大核心 CSTPCD
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摘要:在利用NOAA数据提取水稻种植面积的过程中,由于其地面分辨率较低,存在大量混合像元问题,使得提取精度不够理想。该文基于神经网络方法既可以提供多源数据的输入,又不受数据分布假设限制的特点,从NOAA图像演算最能反映水稻分布信息的绿度指数(NDVI)和日夜温差值,将其重采样,然后加入对水稻生长区域有重要影响的土壤类型,土地利用类型及高程分布等信息,以TM图像作为准真值进行分类,获取较为理想的湖北省双季早稻种植面积。
[硕士论文] 阎静
应用气象学 南京信息工程大学;南京气象学院 1999(学位年度)
摘要:水稻是中国主要的粮食作物之一,其种植面积的精确提取与产量的准确预报对中国农业和经济的发展有重要意义.在利用NOAA、TM、GIS多信息源复合提取水稻面积的过程中,不可避免的会遇到混合像元问题,传统分解混合像元的方法在实际应用中一定的限制,例如线性混合模式,它假设像元内地物光谱呈线性给合,且需要各种地物的屯像元光谱反射值.事实上,中地物组合往往呈非线性,且纯像元数据难以获取.因此,分类精度受到很大影响.该文基于神经网络方法即可以提供多源数据的输入,又不受数据分布假设限制的特点,从NOAA图象演算最能反映水稻分布信息的绿度指数(NDVI)和日液温差值,将其重采样,然后加入对水稻生长区域有重要影响的土壤类型,土地利用类型及高程分布等信息,以TM图象作为准真值进行分类,获取国为理想的湖北省双季早稻种植面积.
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