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基于遥感大数据的作物早期监测
编号：222
访问权限：私有
更新：2023-04-07 21:09:21 浏览：518次
特邀报告
报告开始：2023年05月06日 13:00（Asia/Shanghai）
报告时间：25min
所在会场：[7B] 7B、遥感与地理信息科学 [7B-1] 7B-1 遥感与地理信息科学
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摘要
在人口剧增和气候变化的背景下，粮食安全问题依然是全球面临的重要挑战。及时准确地监测农作物种植结构与管理措施对粮食估产、粮价预测以及农业灾害评估具有重要意义。近年来，随着中高分辨率遥感影像的迅速增加和免费发放，以及处理海量遥感数据的云计算平台与技术（如Google Earth Engine）的迅猛发展，为作物分类提供了新机遇。然而，现有的大多数作物分类结果在作物收获后才能获取，分类的时滞性严重制约了数据的应用价值；并且分类模型严重依赖于大量地面样本，限制了无样本地区的推广。针对上述问题，我们在中国东北地区构建了农作物类型遥感识别的方法体系，提出了作物最早可识别的概念，实现了基于历史样本支持下的作物早期监测算法，研发了无样本条件下作物识别模型，为作物早期识别提供了新方案。
关键词
remote sensing,crop mapping,in-season crop maps
报告人
董金玮
中国科学院地理科学与资源研究所稿件作者
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重要日期
-
会议日期
05月05日
2023
至05月08日
2023
-
03月31日 2023
初稿截稿日期
-
05月25日 2023
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
中国科学院青年创新促进会地学分会
中国科学院青年创新促进会地学分会
承办单位
武汉大学
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
中国地质大学（武汉）
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
中国地质大学（武汉）
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