【摘 要】
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基于土地利用现状图与经验观测,提取标准水稻NDVI时序曲线,利用傅立叶形状描述子计算MODIS-NDVI时序曲线与标准的水稻NDVI时序曲线形状相似性距离,通过样例数据探测未知像元
【机 构】
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地理过程分析与模拟湖北省重点实验室,华中师范大学城市与环境科学学院
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基于土地利用现状图与经验观测,提取标准水稻NDVI时序曲线,利用傅立叶形状描述子计算MODIS-NDVI时序曲线与标准的水稻NDVI时序曲线形状相似性距离,通过样例数据探测未知像元与样本的相似性距离阈值,从而判别双季水稻种植区域。以江汉平原2010年的数据进行实验,证明此方法识别的双季水稻种植区域面积误差为8.6%,总体精度为80%,较为理想。该方法将遥感光谱信息与几何形状的识别相结合,有效减少了个别时段光谱信息误差引起的识别错误,提高了识别水稻种植区域的有效性。
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