典型文献
自动化样本生成策略用于冬季作物制图——以兰陵县为例
文献摘要：
准确地获取作物空间分布是作物生长监测和产量预测的前提.目前,遥感图像处理需要足够的人工采集的训练样本,因此,大规模作物分布的自动获取仍然是一个挑战.以高效、经济的方式获得足够的训练样本成为作物制图的关键因素之一.因此,本文结合冬季作物物候特征与Sentinel-2时间序列影像,提出了一种自动化样本生成策略用于冬季作物制图.首先,利用归一化植被指数(NDVI)时间序列曲线进行冬季作物的判别;然后,通过时间序列曲线相似性度量的方法,判断样本点与标准的绿色叶绿素植被指数(GCVI)时间序列曲线的差距,从而为未知样本赋予正确的标签;最后,利用获取的样本训练随机森林模型,实现研究区域的冬季作物提取.最终精度评定结果:总体精度(OA)为98.46％,Kappa为0.973,表明该方法对于快速实现冬季作物自动制图的有效性.
文献关键词：
Sentinel-2;物候学;大蒜;冬小麦;自动化;时间序列
中图分类号：
作者姓名：
肖芳芳;张洪艳;贺威;张良培
作者机构：
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉430079
文献出处：
引用格式：
[1]肖芳芳;张洪艳;贺威;张良培-.自动化样本生成策略用于冬季作物制图——以兰陵县为例)[J].测绘通报,2022(12):121-125
A类：
GCVI
B类：
样本生成,生成策略,兰陵县,物空间,作物生长,生长监测,产量预测,遥感图像处理,训练样本,物物,物候特征,Sentinel,时间序列影像,归一化植被指数,NDVI,通过时间,曲线相似,相似性度量,样本点,叶绿素,未知样本,样本训练,随机森林模型,作物提取,精度评定,总体精度,OA,Kappa,快速实现,自动制图,物候学,大蒜,冬小麦
AB值：
0.440297
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