時-空-譜融合自動純化生成樣本的農(nóng)作物遙感分類

摘要： 準確及時地獲取農(nóng)作物種植面積是糧食估產(chǎn)的重要基礎,對穩(wěn)定市場和糧食安全至關重要。隨著衛(wèi)星遙感技術的發(fā)展和農(nóng)作物識別算法的成熟,遙感在農(nóng)業(yè)領域得到了廣泛深入的應用,但農(nóng)作物自動化識別普遍受到缺乏足夠代表性訓練樣本數(shù)據(jù)的制約。該研究提出了一種多階段樣本純化策略,綜合考慮時間、空間、光譜和物候信息,基于歷史作物空間分布圖和當季遙感影像自動生成高質(zhì)量的訓練樣本,以支持農(nóng)作物的自動化識別... （共11頁）