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公开(公告)号：CN105740759B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201610030646.3
申请日：2016-01-15
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明所述基于多时相数据中特征提取的中稻信息决策树分类方法，其选取的高分一号影像数据既具有高空间分辨率也具有高时间分辨率的优点，在此基础上，本发明既使用了单时相影像提取水稻分布时用到的多种特征参量，又结合了多时相影像进行时序分析的优势，使多参量与多时相有机的结合，通过知识决策树分类的方式，提取出中稻的分布。多种特征参量，可以更好的剔除非目标地物，多时相分析，可以有助于剔除异物同谱导致的错分地物也可以进一步提取出目标地物，决策树分类具有灵活、直观、效率高等特点。所以，综合这些优势，可以进一步提高中稻提取的精度，无论是对国家的粮食安全体系，还是对遥感在农业方面的商业化应用，都有积极的意义。
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公开(公告)号：CN105740759A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610030646.3
申请日：2016-01-15
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/6282
Abstract: 本发明所述基于多时相数据中特征提取的中稻信息决策树分类方法，其选取的高分一号影像数据既具有高空间分辨率也具有高时间分辨率的优点，在此基础上，本发明既使用了单时相影像提取水稻分布时用到的多种特征参量，又结合了多时相影像进行时序分析的优势，使多参量与多时相有机的结合，通过知识决策树分类的方式，提取出中稻的分布。多种特征参量，可以更好的剔除非目标地物，多时相分析，可以有助于剔除异物同谱导致的错分地物也可以进一步提取出目标地物，决策树分类具有灵活、直观、效率高等特点。所以，综合这些优势，可以进一步提高中稻提取的精度，无论是对国家的粮食安全体系，还是对遥感在农业方面的商业化应用，都有积极的意义。
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