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基于时间序列MODIS的农作物类型空间制图方法
被引量:
13
1
作者
黄健熙
侯矞焯
+2 位作者
武洪峰
刘峻明
朱德海
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期142-147,285,共7页
为快速获取大范围种植结构复杂区域的作物种植面积,以MODIS数据为数据源,选择归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(Wide dynamic range vegeta...
为快速获取大范围种植结构复杂区域的作物种植面积,以MODIS数据为数据源,选择归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(Wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、地表水分指数(Land surface water index,LSWI)、归一化雪被指数(Normalized difference snow index,NDSI)5种特征,结合同步的实地调查样本点,采用支持向量机算法(Support vector machines,SVM)提取黑龙江省主要农作物的种植面积。研究表明,在待选特征中NDVI、EVI与LSWI指数组合取得了最高的分类精度,总体分类精度为74.18%,Kappa系数为0.60;支持向量机算法与最大似然算法、随机森林算法相比,分类精度更优。该方法为在大区域中提取农作物种植面积提供了参考价值。
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关键词
MODIS
支持向量机
黑龙江省
作物类型
空间制图
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职称材料
题名
基于时间序列MODIS的农作物类型空间制图方法
被引量:
13
1
作者
黄健熙
侯矞焯
武洪峰
刘峻明
朱德海
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
黑龙江省农垦科学院科技情报研究所
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期142-147,285,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41671418
41471342
+1 种基金
41371326)
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA10230103)
文摘
为快速获取大范围种植结构复杂区域的作物种植面积,以MODIS数据为数据源,选择归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(Wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、地表水分指数(Land surface water index,LSWI)、归一化雪被指数(Normalized difference snow index,NDSI)5种特征,结合同步的实地调查样本点,采用支持向量机算法(Support vector machines,SVM)提取黑龙江省主要农作物的种植面积。研究表明,在待选特征中NDVI、EVI与LSWI指数组合取得了最高的分类精度,总体分类精度为74.18%,Kappa系数为0.60;支持向量机算法与最大似然算法、随机森林算法相比,分类精度更优。该方法为在大区域中提取农作物种植面积提供了参考价值。
关键词
MODIS
支持向量机
黑龙江省
作物类型
空间制图
Keywords
MODIS
support vector machine
Heilongjiang Province
crop type
mapping
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S127 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列MODIS的农作物类型空间制图方法
黄健熙
侯矞焯
武洪峰
刘峻明
朱德海
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
13
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职称材料
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