【摘 要】
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本文选取研究区的TM数据和历年调查统计青稞产量数据对四川省甘孜藏族自治州甘孜县青稞进行估产.利用7、8月为植被生长旺季的物候特性及TM数据的高空间分辨率优势借助GOOGLE EARTH、实地采样数据对研究区影像进行监督分类,将土地利用类型划分为10类.并从分类结果中提取出青稞分布数据,同时获取青稞分布区域的NDVI值,就青稞NDVI值与青稞产量统计值建立估产模型.利用调查统计产量数据对估产模型进行
【机 构】
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成都信息工程大学,成都610225 四川省甘孜藏族自治州气象局,康定626000
【出 处】
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2015年全国农业气象业务服务技术交流会
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本文选取研究区的TM数据和历年调查统计青稞产量数据对四川省甘孜藏族自治州甘孜县青稞进行估产.利用7、8月为植被生长旺季的物候特性及TM数据的高空间分辨率优势借助GOOGLE EARTH、实地采样数据对研究区影像进行监督分类,将土地利用类型划分为10类.并从分类结果中提取出青稞分布数据,同时获取青稞分布区域的NDVI值,就青稞NDVI值与青稞产量统计值建立估产模型.利用调查统计产量数据对估产模型进行检验,结果显示估产精度达到85.09％.同时分区统计得到了各地类的NDVI值值域,这为基于NDVI值的密度分割提取分类信息提供依据.
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