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公开(公告)号：CN109919083B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910165983.7
申请日：2019-03-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种利用Sentinel‑2影像数据的早期自动化冬小麦制图方法，该方法包括获取研究区冬小麦早期时相Sentinel‑2影像数据；对数据进行大气校正、云掩膜处理；计算生成NDVI植被指数；结合冬小麦物候先验知识，生成多个冬小麦为靶向的物候特征；利用生成的物候特征建立冬小麦分类规则；利用分类规则获取研究区冬小麦分布结果以及相应的面积监测信息。本发明利用冬小麦物候特性构建以冬小麦为靶向的物候特征，可以实现不依赖于地面数据的冬小麦高精度识别，并且能够在冬小麦收获5个月之前得到空间分辨率10米的精细化冬小麦制图结果。
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公开(公告)号：CN109919083A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910165983.7
申请日：2019-03-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种利用Sentinel-2影像数据的早期自动化冬小麦制图方法，该方法包括获取研究区冬小麦早期时相Sentinel-2影像数据；对数据进行大气校正、云掩膜处理；计算生成NDVI植被指数；结合冬小麦物候先验知识，生成多个冬小麦为靶向的物候特征；利用生成的物候特征建立冬小麦分类规则；利用分类规则获取研究区冬小麦分布结果以及相应的面积监测信息。本发明利用冬小麦物候特性构建以冬小麦为靶向的物候特征，可以实现不依赖于地面数据的冬小麦高精度识别，并且能够在冬小麦收获5个月之前得到空间分辨率10米的精细化冬小麦制图结果。
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