书目详细信息
： 基于多源遥感数据的农作物分类与叶面积指数反演研究
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-5116-5931-6:CNY50.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 基于多源遥感数据的农作物分类与叶面积指数反演研究/.王迪等著 |
| 出版发行项： | 北京:,中国农业科学技术出版社:,2022.10 |
| 载体形态项： | 132页:;+25cm |
| 提要文摘： | 本书依据作者承担的中央级公益性科研院所基本科研业务费专项项目“基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测研究”(IARP-2017-16)和国家自然科学基金项目“基于三位一体空间抽样理论研究及其二联查找表研建”(No.41531179)的研究成果编著而成。农作物分类与叶面积指数反演是农作物面积、空间分布及长势监测的重要环节与关键前提。及时准确获取农作物面积、空间分布与长势信息对于加强农业生产管理，优化农业种植结构与布局，保障农产品有效供给和国家粮食安全具有重要意义。鉴于此，本书联合光学、SAR等多种遥感数据源及地面实测数据，采用机器学习、深度学习等多种算法，进行各种农作物的精细分类与叶面积指数反演研究，明确了旱地作物极化SAR分类的关键特征类型、数量与最佳分类时相，确定了旱地作物极化SAR分类的最优方法，优选出适合农作物精细分类的深度学习模型，揭示了冬小麦叶面积指数遥感反演的关键影响因子，建立了面向冬小麦叶面积指数遥感反演的深度学习模型，旨在为改善农作物面积、空间分布及长势监测的精度和效率提供参考依据。 |
| 题名主题： | 遥感数据-应用-作物-分类-研究 |
| 题名主题： | 遥感数据-应用-作物-叶面积指数-反演算法-研究 |
| 中图分类： | S502.3 |
| 个人名称等同： | 王迪 著 |
| 记录来源： | CN BAL 20230919 |