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成熟期农作物的识别在农作物种植面积估算、农业生产及产量统计方面具有重要作用。为提供一种简便的成熟期农作物遥感识别方法，利用Sentinel-2A数据，以安徽省滁州市凤阳县为研究区，通过归一化植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)与归一化光谱分离指数(Normalized spectral separation index, NSSI)构成的空间，提取光合植被、非光合植被、裸土的纯端元，由像元三分模型，得到非光合植被覆盖度及成熟期农作物的空间分布。为进一步提取研究区内具有相同成熟期的冬小麦与油菜，利用油菜开花期Sentinel-2A数据，由Hue saturation value(HSV)图像变换方法，分别提取出成熟期冬小麦与油菜。与地面观测数据和辅助数据相比，提取的成熟区冬小麦、油菜的总体精度为95.34%,Kappa系数为0.904,高于支持向量机方法(总体精度91.66%,Kappa系数为0.813)与决策树方法(总体精度92.39%,Kappa系数为0.838)的提取精度。结果表明，NDVI-NSSI空间与HSV变换相... 相似文献
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