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公开(公告)号：CN115876721A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211429800.6
申请日：2022-11-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01N21/359 , G06V10/764 , G01N21/3563 , G01N21/25
Abstract: 本发明属于农作物分类技术领域，公开了一种农作物分类方法、系统、介质、计算机设备及终端，选取VENμS影像作为数据源，以农业区的玉米、大豆和小麦三种农作物为分析对象，利用农作物在不同的物候时具有不同的光谱反射特性，建立作物NDVI时间序列模型，并用Pearson相关系数对作物类型进行判别；通过设置常数忽略云像素，并采用混淆矩阵的方法对作物分类结果进行分析验证。与传统的使用单时相遥感影像进行监督分类和非监督分类的方法相比，本发明提出的方法充分利用多时相的遥感数据，采用Pearson相关系数进行作物分类，总体精度达到79.30％，Kappa系数达到70.61％，有效地弱化了不同作物之间的光谱混淆现象。
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