A spatiotemporal collaborative approach for precise crop planting structure mapping based on multi-source remote-sensing data

比例(比率) 遥感 计算机科学 特征(语言学) 匹配(统计) 卫星 过程(计算) 数据挖掘 环境科学 地理 地图学 工程类 数学 航空航天工程 哲学 操作系统 统计 语言学
作者
Yingwei Sun,Na Yao,Jiancheng Luo,Pei Leng,Xiangyang Liu
出处
期刊:International Journal of Remote Sensing [Informa]
卷期号:: 1-17 被引量:1
标识
DOI:10.1080/01431161.2023.2217985
摘要

In order to ensure food security, it is crucial to collect agricultural information efficiently and accurately. Remote sensing has become increasingly important in obtaining crop distribution information on a large scale. However, current research based on satellite platforms struggles to meet the requirements of high-precision and large-scale crop monitoring simultaneously. To address this challenge, we propose a method for achieving fine-scale crop classification by integrating remote-sensing data from various satellite platforms by constructing temporal-scale crop features within the parcels using Sentinel-2A, Landsat-8, and Gaofen-6. We adopt a feature-matching method to fill in missing values in the time-series feature construction process, to avoid issues with unidentifiable crops. The classification results of the Yellow River basin of the Ningxia region show that our method can achieve a wide range of crop discrimination on a fine scale, with an overall accuracy of 80%. Our proposed method demonstrates the potential of integrating multi-platform remote-sensing data to achieve fine-scale crop classification, which can aid decision-making for farmers, government agencies, and other stakeholders involved in the agricultural sector.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小周想学习完成签到,获得积分20
刚刚
2478甯发布了新的文献求助30
刚刚
Owen应助乐观冥幽采纳,获得10
刚刚
飘逸的若枫完成签到,获得积分20
1秒前
星夜应助yan123采纳,获得20
1秒前
喂喂喂完成签到,获得积分10
1秒前
艳阳天发布了新的文献求助10
2秒前
飞快的珩发布了新的文献求助10
2秒前
呼呼哈哈完成签到,获得积分10
2秒前
zsg发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
萌露发布了新的文献求助10
3秒前
kk完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
luckysame完成签到,获得积分10
4秒前
Gsq完成签到 ,获得积分10
4秒前
寒星苍梧发布了新的文献求助10
4秒前
wwz完成签到,获得积分10
4秒前
人文发布了新的文献求助10
4秒前
小白小王完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
科研通AI2S应助黄花采纳,获得10
5秒前
fu发布了新的文献求助10
6秒前
青易完成签到,获得积分20
6秒前
wrx发布了新的文献求助10
7秒前
玖Nine完成签到,获得积分20
7秒前
ninye完成签到,获得积分10
7秒前
中森明菜发布了新的文献求助10
7秒前
科研通AI2S应助橙子采纳,获得10
7秒前
7秒前
8秒前
隐形的小土豆完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
顾矜应助2478甯采纳,获得30
8秒前
小何又学累了完成签到 ,获得积分10
8秒前
科研能完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
【本贴是提醒信息,请勿应助】请在求助之前详细阅读求助说明!!!! 20000
Evolution 5000
좌파는 어떻게 좌파가 됐나:한국 급진노동운동의 형성과 궤적 2500
Sustainability in Tides Chemistry 1500
La Chine révolutionnaire d'aujourd'hui / Van Min, Kang Hsin 1000
TM 5-855-1(Fundamentals of protective design for conventional weapons) 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3044087
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2701275
关于积分的说明 7383057
捐赠科研通 2345240
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1241363
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 603809
版权声明 595493