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基于Sentinel-1时序影像无物候信息支持的水稻自动制图方法
编号：242
访问权限：私有
更新：2023-04-25 20:11:47
浏览：495次
张贴报告
报告开始：2023年05月06日 08:12（Asia/Shanghai）
报告时间：1min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [SP-7-1] 7、遥感与地理信息科学
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摘要
水稻是世界主要粮食作物之一，它为全球50%以上的人口提供了食物来源。对水稻种植区域的精确制图，对粮食安全、产量预测、田间耕作管理和农业政策制定具有重要意义。尽管当前卫星遥感研究已实现了较高精度的水稻制图，但由于对水稻不同生长阶段物候信息的依赖性较强、需要大量观测样本支持等原因限制了其大范围大尺度应用。本文以Sentinel-1时序数据为数据源，通过构度量水稻时序雷达后向散射特性的指标NDPI，提出了一种无需物候信息支持的水稻自动制图方法。本文通过提取广东省台山县、湖北省监利县和辽宁省盘山县这3个水稻耕作模式各异地区的水稻种植区域进一步验证了方法性能，所选区域的总体准确率均在91%以上。与其他依赖详细物候信息或基于多源遥感数据的水稻制图方法相比，本文方法既实现了高检测精度，同时也保持了比较方法中最低的误报率（低于1.8%），能够为大范围水稻制图与农业管理决策制定提供技术支撑。
关键词
水稻,sentinel-1,SAR,时序特征
报告人
林素雅
中山大学稿件作者
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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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