期刊论文

Integrating Multi-Source Gaofen Images and Object-Based Methods for Crop Type Identification in South China

中文

中国农业科学

0578-1752

2023

56

13

2474-2490

10.3864/j.issn.0578-1752.2023.13.004

2022CFB377:湖北省自然科学基金面上项目 42271399:国家自然科学基金 2020QNRC001:中国科协青年人才托举工程项目 CCNU22QN018:中央高校基本科研业务费资助 CCNU22JC013:中央高校基本科研业务费资助

本校为第一机构

【目的】中国南方地区云雨频繁且农业景观破碎，是我国农作物遥感监测最具挑战的区域之一。我国自主研发的高分系列卫星具有高时空分辨率和高质量成像的特点。本研究挖掘多源高分系列卫星的时间和空间双重优势，实现多云雨及景观异质区作物精细化识别。【方法】基于国产高空间分辨率高分二号（GF-2）影像表征农田空间几何特征，协同中空间分辨率高分一号（GF-1）和高分六号（GF-6）加密影像观测时间序列，充分表征农作物光谱季相节律。通过构建光谱-时相-空间三维分类特征，基于随机森林进行农作物分类并计算不同特征的重要性。同时，设置不同影像组合和不同分类单元下的多种分类场景，进一步分...

【Objective】Due to frequent cloudy and rainy weather,it is challenging to map crop types over South China with fragmented agricultural landscapes.The Gaofen(GF)series satellites developed by China have high spatial-temporal resolution and good image quality.This study ex...MORE 【Objective】Due to frequent cloudy and rainy weather,it is challenging to map crop types over South China with fragmented agricultural landscapes.The Gaofen(GF)series satellites developed by China have high spatial-temporal resolution and good image quality.This study ...