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安光所在光學遙感農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用取得進展

研發(fā)快訊 2024年08月26日 08:59:03來源:安徽光學精密機械研究所 作者:劉曉 12004
摘要植被的物候?qū)W特征用于展示植被生長狀況與對應(yīng)光譜指數(shù)的變化規(guī)律,在植被遙感提取和分類中具有重要的作用。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,安光所光學遙感研究中心遙感信息表征技術(shù)研究室團隊利用水稻年際物候?qū)W特征以及相關(guān)物候階段的植被指數(shù)特征提取,通過機器學習分類算法對安徽省水稻種植面積進行提取并制圖。
 
  相關(guān)成果發(fā)表在國際知名期刊Agriculture上,王則靈博士為論文的第一作者,孫曉兵研究員為論文的通信作者。
 
  植被的物候?qū)W特征用于展示植被生長狀況與對應(yīng)光譜指數(shù)的變化規(guī)律,在植被遙感提取和分類中具有重要的作用。團隊使用sentinel-2衛(wèi)星多光譜影像,通過對先驗水稻種植地塊年際物候規(guī)律提取以及對應(yīng)階段植被指數(shù)變化分析,進行了水稻生長階段物候特征及代表性植被指數(shù)分配。團隊通過自動化樣本的拓展方式進行了水稻種植樣本的拓展與篩選,最后結(jié)合機器學習分類算法進行安徽水稻種植區(qū)域的提取,并生成最終的安徽省水稻種植分布圖。
 
  研究人員通過混淆矩陣,安徽省統(tǒng)計年鑒,以及已有的水稻分類產(chǎn)品對水稻種植分類結(jié)果進行了驗證。在安徽省主產(chǎn)區(qū)的統(tǒng)計年鑒種植面積比對中,該方法的誤差控制在10%以內(nèi)。同時在已有的同分辨率水稻分類產(chǎn)品對比中,提出的方法展現(xiàn)出了更好的分類細節(jié)和精度。
 
  該研究得到了航空科技創(chuàng)新應(yīng)用研究項目、中國科學院重點實驗室基金項目、中國高分辨率對地觀測專項以及中國資源衛(wèi)星數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心項目資助。
 

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