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公开(公告)号：CN104615977B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201510037425.4
申请日：2015-01-26
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于遥感监测技术领域，具体涉及一种综合利用关键季相特征和模糊分类技术的冬小麦遥感识别方法。该方法包括：数据预处理、制备研究区粗分辨率下的丰度图、获得研究区的中高分辨率尺度下像元对于冬小麦的隶属度、综合评判等步骤。本发明综合了基于季相节律的方法（利用低分辨率遥感的时间优势）和模糊分类技术（利用中高分辨率遥感的波谱信息），得到具有确切空间分布的中高分辨率识别结果，弥补了两种方法各自的缺点，即既解决了模糊分类技术在像元归属于各类的概率相当时的不确定问题，又解决了利用季相特征得到的丰度图无法展示作物确切的空间分布问题，为冬小麦的遥感监测提供了新的监测、评估手段。
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公开(公告)号：CN104615977A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510037425.4
申请日：2015-01-26
Applicant: 河南大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/6267
Abstract: 本发明属于遥感监测技术领域，具体涉及一种综合利用关键季相特征和模糊分类技术的冬小麦遥感识别方法。该方法包括：数据预处理、制备研究区粗分辨率下的丰度图、获得研究区的中高分辨率尺度下像元对于冬小麦的隶属度、综合评判等步骤。本发明综合了基于季相节律的方法（利用低分辨率遥感的时间优势）和模糊分类技术（利用中高分辨率遥感的波谱信息），得到具有确切空间分布的中高分辨率识别结果，弥补了两种方法各自的缺点，即既解决了模糊分类技术在像元归属于各类的概率相当时的不确定问题，又解决了利用季相特征得到的丰度图无法展示作物确切的空间分布问题，为冬小麦的遥感监测提供了新的监测、评估手段。
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