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基于人工神经网络多源数据融合的子像元冬油菜提取——以两湖平原为例

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
A study of winter rape extraction at sub-pixel fusing multi-source data based on Artificial Neural Networks:A case study of Jianghan and Dongting Lake Plain
作者:
刘文斌;陶建斌;徐猛;陈瑞卿;郭洋
作者机构:
华中师范大学.地理过程分析与模拟湖北省重点实验室
[徐猛] 徐猛
[陶建斌] 陶建斌
[陈瑞卿] 陈瑞卿
[刘文斌] 刘文斌
语种:
中文
关键词:
人工神经网络;冬油菜;子像元;时间序列MODIS;两湖平原
关键词(英文):
winter rape;sub-pixel;MODIS time series;Jianghan and Dongting Lake Plain
期刊:
自然资源学报
ISSN:
1000-3037
年:
2019
卷:
34
期:
5
页码:
1079-1092
基金类别:
湖北省自然科学基金项目(2017CFB434)
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
城市与环境科学学院
摘要:
油菜是我国第五大农作物和重要的油料作物。获取油菜的种植分布信息对食用油市场的发展和粮食安全具有重要意义。两湖平原泛指包括湖北江汉平原和湖南洞庭湖平原在内的广大平原区域,是我国重要的粮棉油生产基地,“湖广熟,天下足”指的就是这一地区。由于耕地破碎,种植结构复杂,两湖平原轮作和间作的现象非常普遍,传统的遥感监测方法难以准确地获取冬油菜的空间分布。本文提出了一种基于人工神经网络ANN的子像元冬油菜提取方法,将时间序列MODIS-EVI和GF-1数据结合以提取两湖平原的冬油菜丰度信息。首先采用顺序前向选择SFS 算法从时间序列MODIS-EVI 数据集中进行物候特征优选;然后构建融合多源数...
摘要(英文):
Rape is the fifth largest crop type and an important oil crop in China. Obtaining the distribution information of rape is of great significance to the development of edible oil market and food security. Jianghan and Dongting Lake Plain are important production bases of grain,cotton and edible oil in China. The crop rotation and intercropping are very common due to the fragmented cropland fields and diversity of landscape. Traditional remote sensing monitoring methods are difficult to assess the spatial distribution and interannual variation of planting areas. In this paper, an Artificial Neura...

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