作者：顾留碗,吴见,邓凯,王端端 单位：湖南农业大学 出版：《湖南农业大学学报(自然科学版)》2015年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHNND2015050240 DOC编号：DOCHNND2015050249 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 对江淮分水岭区域观测的8种农作物冠层光谱进行数据重采样和植被指数计算，分析了4种常用指数和6种常用传感器对农作物的识别能力，同时采用识别效率最高的数据变换形式构建了BP神经网络模型。结果表明：8种农作物的反射光谱曲线存在较大差异；6种传感器对农作物的识别能力由大到小依次为ETM+、QUICKBIRD、IKONOS、MODIS、ASTER、HRG；模拟得到的ETM+和QUICKBIRD的近红外与红光波段反射率计算的归一化植被指数(NDVI)和简单比值植被指数(SR)对农作物的识别能力较强；在不同的数据变换形式中，对农作物识别精度最高的是一阶微分(FD，波长间隔6 nm)，识别精度达87.3%；以FD(波长间隔6 nm)为输入数据集构建BP神经网络模型，当隐含层节点数为15时，识别精度最高，达90.0%。

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