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安光所在光學(xué)遙感農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用取得進(jìn)展
導(dǎo)讀:植被的物候?qū)W特征用于展示植被生長(zhǎng)狀況與對(duì)應(yīng)光譜指數(shù)的變化規(guī)律,在植被遙感提取和分類中具有重要的作用。
近日,安光所光學(xué)遙感研究中心遙感信息表征技術(shù)研究室團(tuán)隊(duì)利用水稻年際物候?qū)W特征以及相關(guān)物候階段的植被指數(shù)特征提取,通過機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法對(duì)安徽省水稻種植面積進(jìn)行提取并制圖。
相關(guān)成果發(fā)表在國際知名期刊Agriculture上,王則靈博士為論文的第一作者,孫曉兵研究員為論文的通信作者。
植被的物候?qū)W特征用于展示植被生長(zhǎng)狀況與對(duì)應(yīng)光譜指數(shù)的變化規(guī)律,在植被遙感提取和分類中具有重要的作用。團(tuán)隊(duì)使用sentinel-2衛(wèi)星多光譜影像,通過對(duì)先驗(yàn)水稻種植地塊年際物候規(guī)律提取以及對(duì)應(yīng)階段植被指數(shù)變化分析,進(jìn)行了水稻生長(zhǎng)階段物候特征及代表性植被指數(shù)分配。團(tuán)隊(duì)通過自動(dòng)化樣本的拓展方式進(jìn)行了水稻種植樣本的拓展與篩選,最后結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法進(jìn)行安徽水稻種植區(qū)域的提取,并生成最終的安徽省水稻種植分布圖。
研究人員通過混淆矩陣,安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒,以及已有的水稻分類產(chǎn)品對(duì)水稻種植分類結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。在安徽省主產(chǎn)區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒種植面積比對(duì)中,該方法的誤差控制在10%以內(nèi)。同時(shí)在已有的同分辨率水稻分類產(chǎn)品對(duì)比中,提出的方法展現(xiàn)出了更好的分類細(xì)節(jié)和精度。
該研究得到了航空科技創(chuàng)新應(yīng)用研究項(xiàng)目、中國科學(xué)院重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目、中國高分辨率對(duì)地觀測(cè)專項(xiàng)以及中國資源衛(wèi)星數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心項(xiàng)目資助。
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