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摘要：本文基于GEE,使用Sentinel-2数据快速提取了江苏省2017年冬小麦与冬油菜的空间分布。
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摘要：本文以冬小麦全部9个月生育期的984景影像作为数据源, 依次经过数据预处理、标准图幅单元的NDVI合成、样本点选择、冬小麦面积指数构建、冬小麦作物类型确认、省域范围制图及精度验证等步骤完成研究区域内冬小麦面积的提取。
摘要：以京津冀地区为例，综合考虑遥感数据源成本、数据处理时间以及时间分辨率等要素，提出了一种以MODIS-NDVI产品为主要数据源，提取冬小麦播种面积的技术方法。
摘要：高光谱遥感能快速无损获取植被冠层信息，是实现作物长势实时监测的重要技术。为研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期叶面积指数高光谱遥感监测模型，提高叶面积指数高光谱监测精度，
摘要：冬小麦叶面积指数（LAI, leaf area index）是评价其长势和预测产量的重要农学参数，高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。
摘要：本次冬小麦本底更新调查仍沿用先前的实施方案，主要做法是采用覆盖湖北全省的高分辨率多光谱卫星数据作为信息源，以DEM数据以及过去年份的小麦本底调查结果作为冬小麦类型区划分及本年度冬小麦面积解译的参考依据，在计算机自动分类后辅以人机交互目视修正的方法，提取了2015年湖北全省冬小麦种植面积。
摘要：GF-1 号卫星是中国高分卫星系列首颗卫星，自2013 年04 月26 日发射以来，提供了大量的2 m/8 m/16 m 空间分辨率的卫星数据，成为中国农业遥感监测的主要数据源之一。
摘要：植被指数的时间序列能够很好的反映植被在时间维上的生长变化，这为地表植被的分类以及作物面积的提取提供了思路。
摘要：：该文针对农业信息服务中冬小麦种植面积调查业务的现状与需求，提出了一种基于NDVI（normal differencevegetation index）时间序列的冬小麦NDVI 加权指数（WNDVI，weighted NDVI index）影像算法。
摘要：针对仅利用单一遥感影像数据获取农作物信息精度不够问题，该文选择冬小麦主产地河南省兰考县乡镇作为研究区，以2017 年多时相中分辨率Landsat8 OLI 影像和Google earth 上下载的亚米级高分影像为遥感数据源，结合光谱差异和农田地块信息实现冬小麦的精确提取。
摘要：冬小麦是中国重要的粮食作物，利用遥感技术准确获取冬小麦分布面积对于从宏观上实现冬小麦生长状况和病虫害监测预警等田间精细管理以及产量预测具有十分重要的意义。
摘要：充分挖掘遥感数据信息,改善作物识别环境,一直是农作物遥感监测的重要工作。
摘要：小麦是中国最重要的农作物之一，准确、及时掌握小麦种植面积具有重要意义。以探索合成孔径雷达（syntheticaperture radar，SAR）与光学数据对种植结构复杂地区冬小麦识别的能力，提高识别精度为目的。
摘要：在研究区内冬小麦种植区选取149 个地面样方，筛选样方内反映种植结构、地块破碎程度、地形因素的参数并利用差分GPS 测量，对3 个参数量化并确定插值的主辅变量。
摘要：近年来，高光谱遥感数据广泛应用于农作物叶面积指数（LAI）反演。与常用的多光谱遥感数据相比，高光谱数据能否提高农作物LAI 反演的精度和稳定性还存在争议。
摘要：：为及时、准确地获取华北平原冬小麦时空分布信息，构建多源遥感监测系统，基于MODIS EVI 时间序列数据和两景TM 影像，建立华北平原冬小麦时序波谱曲线库，并结合农作物物候历制订统一规则，在此基础上，重建华北平原2001－2011 年冬小麦播种面积时空变化过程。
摘要：该研究以冬小麦为对象，对叶面积指数测量的几种方法（比叶重法、照相法及SUNSCAN 测量法）从测量难易程度、误差来源、适宜条件等方面做了比较分析与评价。
摘要：为实现区域冬小麦种植面积变化的快速监测，减少监测难度，提高监测效率和精度，该文提出一种基于年际NDVI相关关系的监测方法（relationship analysis of normal difference vegetation index，rNDVI）。
摘要：基于MODIS-EVI及物候差异免阈值提取黄淮海平原冬小麦面积。
摘要：粮食直接补贴政策的实施，对于促进粮食生产和农民增收、推动农业农村发展发挥了积极的作用。补贴资金发放的精准程度在一定程度上影响着财政资金的支农效率。
摘要：采用Mahalanobis Distance 分类法提取了冬小麦种植面积，通过搭建决策树结构进行了不同灌溉类型冬小麦种植面积的提取，通过两个年份不同生育时期MODIS-NDVI 的比较。
摘要：冬小麦播种面积监测是农情遥感的重要研究内容之一，及时、准确地获取冬小麦的播种面积对冬小麦产量估算具有重要的意义。
摘要：高时空分辨率叶面积指数（leaf area index，LAI）数据能反映作物的长势动态变化，为作物长势评估和产量预测提供有效的生长指标依据。
摘要：为给小麦长势的遥感监测提供技术支持，该文运用随机森林回归（RF，random forest）算法建立小麦叶面积指数（LAI）遥感反演模型。
摘要：基于遥感与抽样的农作物种植面积测量方法结合了遥感和抽样理论的优势，已经成为农作物种植面积测量中有着广泛应用前景的测量方法。
摘要：叶面积指数（leaf area index，LAI）是评价作物长势和预测产量的重要依据。光谱特征信息作为高光谱遥感的突出优势在追踪LAI 动态变化方面极其重要；然而，围绕光谱特征信息所开展的无人机高光谱遥感反演作物LAI 的相关研究鲜有报道。
摘要：为了提高无人机遥感中农田信息获取的时效性和精度，该文分析了无人机低空航飞获得的高空间分辨率农作物遥感影像特征，以冬小麦为研究对象，基于农作物波谱特征和NDVI 变化阈值，提出了一种农作物快速分类提取方法，并与其他几种常用的遥感分类方法进行比较，探讨了其普适性。
摘要：不同空间分辨率农作物面积识别精度是农情遥感监测数据源选择的依据。该文采用WFV（wide field view）、MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）、OLI（operational land imager）、GoogleEarth 影像。
010-53689091
