【摘 要】
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【目的】特征光谱指数构建是提高农作物类型识别效率的前提,也是构建通用型识别方法的基础。【方法】基于2017年8月8日河北省冀州市5 m空间分辨率的Rapideye影像,采用红边、
【机 构】
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中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
【基金项目】
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中国农业科学院创新工程领军人才C类(农业遥感)
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【目的】特征光谱指数构建是提高农作物类型识别效率的前提,也是构建通用型识别方法的基础。【方法】基于2017年8月8日河北省冀州市5 m空间分辨率的Rapideye影像,采用红边、近红外波段反射率之和构建了棉花提取指数(Cotton Extraction Index,CEI),结合同期水体、裸地(含城镇建筑)掩模处理,实现了棉花类型识别。CEI指数方法具体过程是:样本点选择、水体及裸地(含城镇建筑)掩模处理、CEI指数构建、棉花识别及精度验证。其中,样本点采用随机方法获取,共获取了5144个样本点,作为最佳
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