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基于LSWI和NDVI时间序列的水田信息提取研究 总被引：5，自引：0，他引：5
利用多时相的Landsat TM/ETM+和DEM数据,分别采用直方图匹配(HM)和准不变特征点(PIFs)方法对影像序列进行相对辐射校正,减少了影像的光照和大气条件在时间上的不确定性,提高了归一化植被指数(NDVI)和地表水分指数(LSWI)的计算精度。根据水稻在不同生育期表现出的生理特征,基于LSWI和NDVI时间序列及高程特征,采用二叉树方法提取了浙江省金华市水田信息。经过验证,在空间上水田信息的提取精度达到92.3%,在县域尺度上提取面积与统计年鉴具有0.97的相关度。 相似文献
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针对当前自然资源资产审计工作中存在的审计多级协同难、数据汇聚发布慢、共享利用率低、人工作业量大任务重等问题,尝试创新了审计作业模式,建立了在线分析、深度挖掘、发现疑点、分散核实、精确定位和多级应用的多层级一体化审计作业流程,提出了一种时空语义自适应的审计数据融合处理方法,构建了审计在线智能分析模型,利用地理信息、遥感AI提取、大数据、云计算等技术,研发了自然资源资产审计一体化云服务平台,支撑了山东省自然资源资产审计工作开展,提升了审计工作的效率和质量,着力践行了“科技强审”理念,推动了审计信息化建设。 相似文献
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