排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
精准掌握耕地撂荒信息对保护耕地资源及国家粮食安全具有重要意义。本研究针对现有时间加权动态时间规整（TWDTW）模型在撂荒监测方面的局限性,提出基于均值校正策略的M-TWDTW模型的撂荒地遥感监测方法。基于Sentinel-2 NDVI时间序列数据,利用撂荒地样本构建撂荒地参考NDVI时序,基于M-TWDTW模型校正参考时序,并计算未知像元时序与校正后时序的相似性距离,基于决策树方法获取距离的最佳分割阈值,识别撂荒地并验证识别精度。研究结果表明,与常规TWDTW方法相比,M-TWDTW方法弱化了撂荒时长不一引起的NDVI绝对值差异的影响,重点捕捉NDVI时序曲线的形态特征,能大幅度提高撂荒地的识别精度（TWDTW:66.85%,M-TWDTW:90.45%）,在大范围撂荒地遥感监测中具有较大的应用潜力。 相似文献
1