林业与农业 | 浏览量:448下载量:429CSCD:0

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    • 基于Landsat影像和LandTrendr算法的长时序梯田提取研究—以甘肃省散渡河流域为例

    • Long-term terrace extraction on the basis of Landsat images and the LandTrendr algorithm： Case study of sandu river basin in Gansu Province

    • “介绍了其在梯田研究领域的进展，专家提出基于变化检测算法的长时序梯田提取方法，为获取梯田时空变化数据提供新方案。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        中国地质大学 计算机学院, 武汉 430078

        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

      • 邮箱：liyifan202401@163.com
      • 简介：黎一帆，研究方向为遥感信息智能提取。E-mail： liyifan202401@163.com

      黎一帆

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

        中国地质大学 计算机学院, 武汉 430078

        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

      • 邮箱：wubf@aircas.ac.cn
      • 简介：吴炳方，研究方向为农业与生态遥感。E-mail： wubf@aircas.ac.cn

      吴炳方

      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

      2，
      • 机构：

        水利部水土保持监测中心, 北京 100053

      常晟伟

      4，
      • 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 资源环境学院, 北京 100049

      赵旦

      23，
      • 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 资源环境学院, 北京 100049

      张淼

      23，
      • 机构：

        中国地质大学 计算机学院, 武汉 430078

      樊润宇

      1，
      • 机构：

        齐鲁空天信息研究院, 济南 250132

      胡硕

      5
    • 2025年29卷第12期 页码：3525-3542  

    • DOI：10.11834/jrs.20255035    

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