摘要: 针对现阶段归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列空间分辨率普遍较低的问题,提出利用高分一号16m数据构建高空间分辨率NDVI时间序列.鉴于当前NDVI时间序列冬小麦识别方法比较复杂的问题,提出了空间向量法、曲线积分法和坐标转换法3种冬小麦识别模型.经研究区试验分析,发现以上3种方法均达到了较好的识别效果,其中空间向量法、坐标转换法的总体精度都达到98.65％;同当前流行的决策树分类方法相比较,这3种方法操作简单,且精度更优,具有较好的实用意义.
摘要：针对现阶段归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列空间分辨率普遍较低的问题,提出利用高分一号16m数据构建高空间分辨率NDVI时间序列.鉴于当前NDVI时间序列冬小麦识别方法比较复杂的问题,提出了空间向量法、曲线积分法和坐标转换法3种冬小麦识别模型.经研究区试验分析,发现以上3种方法均达到了较好的识别效果,其中空间向量法、坐标转换法的总体精度都达到98.65％;同当前流行的决策树分类方法相比较,这3种方法操作简单,且精度更优,具有较好的实用意义.
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