[特邀报告]基于遥感大数据的作物早期监测

基于遥感大数据的作物早期监测
编号:222 稿件编号:3234 访问权限:私有 更新:2023-04-07 21:09:21 浏览:722次 特邀报告

报告开始:2023年05月06日 13:00 (Asia/Shanghai)

报告时间:25min

所在会议:[7B] 7B、遥感与地理信息科学 » [7B-1] 7B-1 遥感与地理信息科学

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摘要
   在人口剧增和气候变化的背景下,粮食安全问题依然是全球面临的重要挑战。及时准确地监测农作物种植结构与管理措施对粮食估产、粮价预测以及农业灾害评估具有重要意义。近年来,随着中高分辨率遥感影像的迅速增加和免费发放,以及处理海量遥感数据的云计算平台与技术(如Google Earth Engine)的迅猛发展,为作物分类提供了新机遇。然而,现有的大多数作物分类结果在作物收获后才能获取,分类的时滞性严重制约了数据的应用价值;并且分类模型严重依赖于大量地面样本,限制了无样本地区的推广。针对上述问题,我们在中国东北地区构建了农作物类型遥感识别的方法体系,提出了作物最早可识别的概念,实现了基于历史样本支持下的作物早期监测算法,研发了无样本条件下作物识别模型,为作物早期识别提供了新方案。
 
关键字
remote sensing,crop mapping,in-season crop maps
报告人
董金玮
中国科学院地理科学与资源研究所

稿件作者
董金玮 中国科学院地理科学与资源研究所
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