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【中文期刊】 Chunli WANG Jianan CHI 等 《浙江大学学报（英文版）（B辑：生物医学和生物技术）》 2026年27卷5期 537-560页SCIMEDLINEISTICCSCDBP
【摘要】 Multi-temporal remote sensing data in large-scale crop phenology identification and classification have become increasin...
【关键词】 Remote sensing classification；Deep learning；Sentinel-2 imagery；
- 概要：
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【中文期刊】 辛建辉 杨秀春 等 《生态学报》 2025年45卷17期 8512-8528页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 准确绘制大尺度草地类型分布图对草地资源管理和草地生态系统保护至关重要.我国广泛使用的草地资源图已有40多年的历史,迫切需要绘制新的草地类型分布图,以更准确地反映草地资源的实际分布情况.然而,大尺度区域草地类型具有高度的空间异质性,且在复杂分...
- 概要：
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【中文期刊】 张书 孙超 等 《生态学报》 2024年44卷2期 497-510页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 沿海地区经济社会高速发展,是生态环境变化的焦点区域.然而,沿海地区云雨天气频发,遥感信息获取能力受限,导致遥感生态质量指数(RSEI)评价结果受成像日期变化而波动,可比性较差.针对以上问题,研究利用连续变化检测和分类(CCDC)算法构建时间...
【关键词】 生态质量；连续变化检测和分类算法；遥感生态指数；
- 概要：
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【中文期刊】 姚晓婧 王大成 等 《生态学杂志》 2026年45卷1期 266-275页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 竹林作为重要的碳汇资源,其地上生物量的精准估算对碳循环评估、生态系统碳储量核算及区域碳中和目标落地具有重要意义.针对传统实地调查成本高、单一遥感模型精度低的问题,本文提出了基于Sen-tinel-2 时序遥感数据的竹林地上生物量估算方法体系...
【关键词】 生物量估算；Sentinel-2遥感；机器学习；
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【中文期刊】 李明泽 付瑜 等 《植物研究》 2016年36卷4期 613-619,626页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 林分类型信息的提取是遥感影像分类中的热点和难点.而大兴安岭地区又是我国重点林区和天然林主要分布区之一,植被类型丰富,种类繁多,为林分类型精确识别带来了很大的难度.为了比较和提高林分类型的分类精度,研究以大兴安岭地区盘古林场为实验区,综合利用...
- 概要：
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【中文期刊】 欧阳志云 张路 等 《生态学报》 2015年35卷2期 219-226页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 随着遥感技术的发展,以遥感数据作为生态系统监测与评价的基础已成为宏观生态学研究的重要手段.遥感数据要求每一数据集都要有相应的地物分类体系与之匹配,这也造成不同遥感数据及分类体系之间相互独立.虽然体系间多有联系和相似之处,但不同数据集的分类体...
- 概要：
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【中文期刊】 钱雨果 周伟奇 等 《生态学报》 2015年35卷15期 5207-5214页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 城市区域的景观格局具有高度的异质性和复杂性,因而单一等级的景观分类方法难以揭示其复杂的多等级景观特征.基于等级斑块动态范式,探讨了针对城市区域基于景观类型和要素的多等级景观分类方法.以北京市为研究区,首先根据其景观类型和景观要素的特征,将城...
- 概要：
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【中文期刊】 赵丽娜 王艳楠 等 《生态学报》 2015年35卷16期 5528-5536页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 悬浮物直接影响到光在水体中的传播,进而影响着水生生态环境,最终决定了湖泊的初级生产力.传统的遥感反演估算模型大多是针对某一湖区进行统一建模,忽视了不同区域水体光学性质的复杂差异性,并且传统的传感器时间分辨率和空间分辨率受到一定限制.针对太湖...
- 概要：
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【中文期刊】 谢静 王宗明 等 《生态学报》 2014年34卷24期 7149-7157页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 以中国东北地区三江平原北部为研究区域,利用2012年多季相遥感影像作为数据源,结合野外调查数据,应用面向对象的分类方法,根据影像的物候、时相等特征,提取不同月份的湿地信息,进行景观格局季相分析.结果表明:(1)研究区湿地面积、类型格局在同一...
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【中文期刊】 肖锦成 欧维新 等 《生态学报》 2013年33卷23期 7496-7504页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 高效而精确的湿地遥感分类是大范围湿地资源动态监测与管理的必要保障.使用ETM+遥感数据,借助Matlab神经网络工具箱,构建了基于BP神经网络的滨海湿地覆被分类模型,并将其应用于江苏盐城沿海湿地珍禽国家级自然保护区的核心区的自然湿地覆被分类...
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