【摘 要】
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作物识别是遥感作物估产的基础.MODIS数据具有较高的光谱分辨率和时间分辨率,能为区域和全球植被研究提供重要的实时信息,而由其所获得的植被指数能够提供地表属性信息.由于植被指数的时序变化对应着植被的变化和生长,因此通过对植被指数序列数据分析可以准确提取农作物的物候特征信息,从而对不同作物进行识别.本文利用MODIS2004年以旬为单位合成的NDVI数据,采用Coif4小波变换的方法重构作物生长曲线
【机 构】
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华中农业大学资源环境学院,武汉,430070;农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室,北京,100081
【出 处】
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2005年中国农业工程学会学术年会
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作物识别是遥感作物估产的基础.MODIS数据具有较高的光谱分辨率和时间分辨率,能为区域和全球植被研究提供重要的实时信息,而由其所获得的植被指数能够提供地表属性信息.由于植被指数的时序变化对应着植被的变化和生长,因此通过对植被指数序列数据分析可以准确提取农作物的物候特征信息,从而对不同作物进行识别.本文利用MODIS2004年以旬为单位合成的NDVI数据,采用Coif4小波变换的方法重构作物生长曲线,运用快速傅里叶变换对NDVI时序曲线进行分析,选取曲线均值(0级谐波振幅)、1-3级谐波的初始相位及振幅比例g作为作物识别的参数,实现华北地区5种主要作物的识别,经过验证最终的使用者精度都达到85％以上.本研究为建立一种基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物类型遥感识别提供了一条途径.
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