资源智能遥感 | 浏览量:874下载量:1928CSCD:4

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    • 作物遥感分类的样本依赖与模型空间外推研究

    • A study of sample dependence and spatial extrapolation of models for crop remote sensing classification

    • “在农业遥感领域，专家探索了样本量对作物分类效果的影响及模型空间外推可行性，为大尺度区域作物遥感精准分类提供高效经济方法。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室, 北京100101

        中国科学院大学 资源与环境学院, 北京100049

      • 邮箱：xieyan22@mails.ucas.ac.cn
      • 简介：谢炎，研究方向为农业遥感。E-mail： xieyan22@mails.ucas.ac.cn

      谢炎

      12，
      • 角色：Corresponding author通信作者
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室, 北京100101

        中国科学院大学 资源与环境学院, 北京100049

      • 邮箱：zenghw@aircas.ac.cn
      • 简介：曾红伟，研究方向为农业遥感与水资源遥感。E-mail： zenghw@aircas.ac.cn

      曾红伟

      12 * ，
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室, 北京100101

      田富有

      1，
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室, 北京100101

      张淼

      1，
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室, 北京100101

        中国科学院大学 资源与环境学院, 北京100049

      胡越然

      12，
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室, 北京100101

      覃星力

      1，
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室, 北京100101

        中国科学院大学 资源与环境学院, 北京100049

      吴炳方

      12，
      • 机构：

        黑龙江省农业科学院 农业遥感与信息研究所, 哈尔滨150086

      张有智

      3，
      • 机构：

        黑龙江省农业科学院 农业遥感与信息研究所, 哈尔滨150086

      解文欢

      3
    • 2024年28卷第11期 页码：2878-2895  

    • DOI：10.11834/jrs.20244005    

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刘含 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学 计算机与信息学院

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