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随着遥感技术在农业上的广泛应用,及时准确掌握小区域农作物长势和分布的方法相对成熟,但对于省级以上的大区域而言,进行作物遥感测量涉及数据、耗费时间和经费等问题,而中国的农业普查制度又存在时效性的问题。以江苏省为研究区,利用SPOT/VGT NDVI长时间序列数据作为农作物分布研究的底图,分别与研究区农业普查数据和野外调查样方数据进行农作物空间分布的统计回归分析和对比,结果表明：对于大区域而言,SPOT/VGT NDVI长时间序列数据对农业作物生长期特征监测有较好地反应,其逐旬的时间分辨率可以弥补空间分辨率的不足,可有效地对农作物长势进行动态监测;农业普查数据、野外调查样方与SPOT/VGT NDVI时间序列分类结果结合进行回归分析,基本可以满足空间分布情况的调查研究,相对于遥感分类法和传统抽样调查等方式,该方法可以高效率低成本地掌握大区域农作物空间分布情况。 相似文献
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郁闭度超过60%的林地具有树种种类复杂、种内特征差距小及种间位置间距小等特点。虽然传统卷积神经网络(CNN)较其他分类方法具有精度高与自动化水平高等优势，但其存在学习效率低、识别精度提升困难及可解释性差等缺点。此外，传统规则分割绘制树种图的方法忽视了树种及遥感地物边界特征的变化，易在高郁闭度的林区产生椒盐现象。为解决上述问题，提出基于类激活映射及自注意力模型(ST)的新的树种分类方法(G-ST),它集成了迁移学习、ST分类模型与梯度下降的类激活映射，通过综合长距离特征、数据增强、其余领域的特征知识及预测训练关注度，提升G-ST分类精度、模型泛化能力及可解释性，结合简单线性迭代聚类方法生成树种专题地图。结果表明，该方法得到的树种图精度较传统CNN结合规则分割的制图方法更高，林木及遥感地物边界更趋近于矢量化结果，能有效为树种影像分割、制图及分布统计工作提供参考。 相似文献
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