1、“.....也是评估区域粮食人口承载能力估测农业资源整体产能平衡区域粮食种植的重要依据，对促进土地的高效利用及田间科学有效管理具有重要意义。卫星遥感技术在农作物种植结构提取长势分等基于数据的玉米与大豆种植面积提取方法农业工程学报，袁站芳，付瑜，杨文军多时相影像在农作物种植结构提取中的应用测绘与空间地理信息，。探讨农作物种植结构提取中多时相影像的运用测绘学论文。影像中不同农作物或同农作物的不同物候期均呈现出不同的光谱特征，本文通过探讨农作物种植结构提取中多时相影像的运用测绘学论文取。本研究从地理国情监测专题数据中提取农作物信息后，排除其他地物的干扰，进步提高了分类的准确性。分类结果表明，讷河市大面积种植了水稻和马铃薯，马铃薯与大豆套种较多，中稻种植较少......”。

2、“.....提供参考。参考文献欧阳玲，毛德华，王宗明，等基于与市主要农作物分类结果精度评价利用外业实地采集的解译样本对遥感解译结果的准确性进行评价，并生成混淆矩阵见表。研究结果显示，讷河市主要的种农作物整体分类精度达到，计算出卡帕系数为，制图精度均超过。通过表结果对比可知，水稻玉米的分类精度较高，而大豆马铃薯的相对分类精度较低，主要原因是两者关键物候参数将水稻提取出来，反复试验确定参数阈值为，提取结果如图所示。图水稻提取效果图在此基础上，将分类结果同步到影像，将玉米提取出来，此时玉米正处于成熟期，明显区别于其他几种作物。本文选取玉米的阈值为，玉米提取结果如图所示，规则的深色区域为玉米......”。

3、“.....需要对影像进行相关预处理，这是决定实验结果好坏的关键环节。本文影像数据的预处理主要在平台下完成，首先在平台下进行辐射定标与大气校正，然后利用控制资料进行几何校正，最后将全色和多光谱图像进行融合使用试验区范围对影像进行裁剪。图基于面向对象的分类决策树种数是本文实验的关键环节。目前分割尺度的确定主要通过反复实验和人工目视解译。本文首先采用棋盘分割的方法将地理国情监测专题矢量数据中的耕地提取出来，在此基础上，根据影像的分辨率及研究区域地物本身在影像上呈现出的特征，经过反复试验得知当分割尺度参数为形状因子参数为紧致度因子参数为时，研究区域内影于数据的玉米与大豆种植面积提取方法农业工程学报，袁站芳，付瑜......”。

4、“.....。探讨农作物种植结构提取中多时相影像的运用测绘学论文。遥感图像预处理遥感图像分类之前，需要对影像进行相关预处理，这是决定实验结果好坏研究从地理国情监测专题数据中提取农作物信息后，排除其他地物的干扰，进步提高了分类的准确性。分类结果表明，讷河市大面积种植了水稻和马铃薯，马铃薯与大豆套种较多，中稻种植较少。本文研究成果可为后续农作物产量估算农作物长势分析，提供参考。参考文献欧阳玲，毛德华，王宗明，等基于与农作物分类结果精度评价利用外业实地采集的解译样本对遥感解译结果的准确性进行评价，并生成混淆矩阵见表。研究结果显示，讷河市主要的种农作物整体分类精度达到，计算出卡帕系数为，制图精度均超过。通过表结果对比可知，水稻玉米的分类精度较高......”。

5、“.....主要原因是两者关键物候期相似探讨农作物种植结构提取中多时相影像的运用测绘学论文的分类效果最佳。探讨农作物种植结构提取中多时相影像的运用测绘学论文。数据获取与处理实验数据获取本文选取了讷河市年月高分号影像数据景，地面分辨率为相同区域不同时相的高分号影像景，分辨率为数据来自于中国科学院数据云，分别拍摄于年月和月，光谱范围在之间，可视性良影像景，分辨率为数据来自于中国科学院数据云，分别拍摄于年月和月，光谱范围在之间，可视性良好。图像分割图像分割效果直接决定了后期要素识别与提取的精度。本文采用多度分割方法，不同种类的农作物提取需要设置不同的尺度参数，不同参数分割出来的对象形状大小也不相同。如何确定最优的分割尺度参数将水稻提取出来，反复试验确定参数阈值为......”。

6、“.....图水稻提取效果图在此基础上，将分类结果同步到影像，将玉米提取出来，此时玉米正处于成熟期，明显区别于其他几种作物。本文选取玉米的阈值为，玉米提取结果如图所示，规则的深色区域为玉米。图玉米提取效果图同时根据马铃薯关键环节。本文影像数据的预处理主要在平台下完成，首先在平台下进行辐射定标与大气校正，然后利用控制资料进行几何校正，最后将全色和多光谱图像进行融合使用试验区范围对影像进行裁剪。数据获取与处理实验数据获取本文选取了讷河市年月高分号影像数据景，地面分辨率为相同区域不同时相的高分影像的作物种植结构与产量分析农业工程学报，曾小箕面向对象的高分号影像信息提取技术研究乌鲁木齐新疆大学，张俊，朱国龙......”。

7、“.....赵展地理国情普查中高分辨率遥感影像自动分类技术研究测绘通报，黄健熙，侯矞焯，苏伟，等基，在影像上呈现出的光谱特征信息纹理颜色形状等相似，空间种植结构无法准确提取，导致两者提取的结果部分混淆，从而精度降低。表讷河市主要农作物分类结果混淆矩阵结束语本研究利用不同时期不同类型的高分号遥感影像数据，基于面向对象的思想，采用决策树分类方法，对讷河市主要农作物空间种植结构进行分类提取。物候特征，在此影像上已处于收获期，光谱反射率较低，利用将马铃薯提取出来，设定阈值。将剩余旱田的其余未分类部分归为大豆。最后，再依据光谱特征形状耕地形状规则结构等影像特征，利用人工目视解译和经验知识判读，对分类结果进行精细化调整。讷河市主要农作物分类结果如图所示......”。

8、“.....分析归纳出讷河市主要农作物的关键物候期见表。本文根据主要农作物关键物候期的光谱特征差异，确定待提取的遥感特征，并对特征参数进行优化，构建分类决策树，建立专家分类规则集，逐层逐类别提取分类结果。表讷河市主要农作物关键物候期首先利用影像，通过参灾害评估等方面具有很大优势。不同作物在卫星图像上呈现出不同的光谱特征，可以利用这些特征识别不同作物的种植区域，计算各类作物的种植比例。本文利用高分辨率多类型多时相的遥感影像，基于面向对象的分类思想，采用决策树分类方法提取了讷河市主要农作物空间种植结构，为黑龙江省相关政府部门提供粮食估产反复试验确定不同农作物主要生长期的特征参数取值区间......”。

9、“.....提取研究区域主要农作物作物类别，并对研究区域内主要农作物的种植结构做进步分析。关键词影像农作物种植结构多时相测绘学面向对象高分号农业问题是全球可持续发展的重要议题，在国际上直备受关注。农业生产活动的结果直接体现在农影像的作物种植结构与产量分析农业工程学报，曾小箕面向对象的高分号影像信息提取技术研究乌鲁木齐新疆大学，张俊，朱国龙，李妍面向对象高分辨率影像信息提取中的尺度效应及最优尺度研究测绘科学曾波，赵展地理国情普查中高分辨率遥感影像自动分类技术研究测绘通报，黄健熙，侯矞焯，苏伟相似，在影像上呈现出的光谱特征信息纹理颜色形状等相似，空间种植结构无法准确提取，导致两者提取的结果部分混淆，从而精度降低......”。