参考文献/References:
[1]CHANG Y L, TAN T H, CHEN T H, et al. Spatial-temporal neural network for rice field classification from SAR images[J]. Remote Sensing,2022,14(8): 1929.
[2]SONG X P, POTAPOV P V, KRYLOV A, et al. National-scale soybean mapping and area estimation in the United States using medium resolution atellite imagery and field survey[J]. Remote Sensing of Environment, 2017, 190: 383-395.
[3]LIU Y Q,WANG J Y. Revealing annual crop type distribution and spatiotemporal changes in Northeast China based on Google Earth Engine[J]. Remote Sensing,2022, 14(16): 4056.
[4]胡琼,吴文斌,宋茜,等. 农作物种植结构遥感提取研究进展[J]. 中国农业科学, 2015, 48(10): 1900-1914.
[5]ORYNBAIKYZY A, GESSNER U, CONRAD C. Crop type classification using a combination of optical and radar remote sensing data: a review[J]. International Journal of Remote Sensing, 2019, 40(17): 6553-6595.
[6]宋茜,胡琼,陆苗,等. 农作物空间分布遥感制图发展方向探讨[J]. 中国农业资源与区划, 2020, 41(6): 57-65.
[7]刘俊伟,陈鹏飞,张东彦,等 基于时序Sentinel-2影像的梨树县作物种植结构[J]. 江苏农业学报, 2020, 36(6): 1428-1436.
[8]张馨予,蔡志文,杨靖雅,等. 时序滤波对农作物遥感识别的影响[J]. 农业工程学报, 2022, 38(4): 215-224.
[9]刘吉凯,钟仕全,梁文海. 基于多时相Landsat8 OLI影像的作物种植结构提取[J]. 遥感技术与应用, 2015, 30(4): 775-783.
[10]陈诗扬,刘佳. 基于GF-6时序数据的农作物识别深度学习算法评估[J]. 农业工程学报, 2021, 37(15): 161-168.
[11]BLICKENSDRFER L, SCHWIEDER M, PFLUGMACHER D, et al. Mapping of crop types and crop sequences with combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 data for Germany[J]. Remote Sensing of Environment,2022, 269: 112831.
[12]XIAO P N, QIAN P, XU J, et al. A bibliometric analysis of the application of remote sensing in crop spatial patterns: current status, progress and future directions[J]. Sustainability, 2022, 14(7): 4104.
[13]林湘岷,沈宗专,李荣,等. 基于Web of Science的抑病型土壤文献计量分析[J]. 江苏农业学报, 2022, 38(3): 821-829.
[14]崔峰,尚久杨. 中国农业文化遗产研究的文献计量与知识图谱分析——基于中国知网(CNKI)和Web of Science数据库[J]. 中国生态农业学报, 2020, 28(9): 1294-1304.
[15]PAN L, XIA H M, ZHAO X Y, et al. Mapping winter crops using a phenology algorithm, time-series Sentinel-2 and Landsat-7/8 images, and google earth engine[J]. Remote Sensing, 2021, 13(13): 2510.
[16]ZENG L, WARDLOW B D, XIANG D, et al. A review of vegetation phenological metrics extraction using time-series, multispectral satellite data[J]. Remote Sensing of Environment, 2020, 237: 111511.
[17]王镕,赵红莉,蒋云钟,等. 月尺度农作物提取中GF-1 WFV纹理特征的应用及分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 72-79.
[18]杨闫君,占玉林,田庆久,等. 基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类[J]. 农业工程学报, 2015, 31(24): 155-161.
[19]张良培,何江,杨倩倩,等. 数据驱动的多源遥感信息融合研究进展[J]. 测绘学报, 2022, 51(7): 1317-1337.
[20]张立福,彭明媛,孙雪剑,等. 遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992-2018)[J]. 遥感学报, 2019, 23(4): 603-619.
[21]牛乾坤,刘浏,黄冠华,等. 基于GEE和机器学习的河套灌区复杂种植结构识别[J]. 农业工程学报, 2022, 38(6): 165-174.
[22]朱梦豪,李国清,彭壮壮. 特征优选下的农作物遥感分类研究[J]. 测绘科学, 2022, 47(3): 122-128.
[23]刘闯,葛成辉. 美国对地观测系统(EOS)中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感数据的特点与应用[J]. 遥感信息, 2000, 15(3): 45-48.
[24]李晓慧,王宏,李晓兵,等. 基于多时相Landsat 8 OLI影像的农作物遥感分类研究[J]. 遥感技术与应用, 2019, 34(2): 389-397.
[25]李冰,梁燕华,李丹丹,等. 多时相GF-1卫星PMS影像提取农作物种植结构[J]. 中国农业资源与区划, 2017, 38(9): 56-62.
[26]杨闫君,占玉林,田庆久,等. 基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类[J]. 农业工程学报, 2015, 31(24): 155-161.
[27]刘昊. 基于Sentinel-2影像的河套灌区作物种植结构提取[J]. 干旱区资源与环境, 2021, 35(2): 88-95.
[28]钱丽沙,姜浩,陈水森,等. 基于时空滤波Sentinel-1时序数据的田块尺度岭南作物分布提取[J]. 农业工程学报, 2022, 38(5): 158-166.
[29]HALDAR D, PATNAIK C. Synergistic use of multi-temporal Radarsat SAR and AWiFS data for Rabi rice identification[J]. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 2010, 38(1): 153-160.
[30]王迪,周清波,陈仲新,等. 基于合成孔径雷达的农作物识别研究进展[J]. 农业工程学报, 2014, 30(16): 203-212.
[31]张影,赵小娟,王迪. 基于高光谱遥感的农作物分类研究进展[J]. 中国农业信息, 2019, 31(5): 1-12.
[32]郭交,李仪邦,董思意,等. 融合栈式自编码与CNN的高光谱影像作物分类方法[J]. 农业机械学报, 2021, 52(12): 225-232.
[33]ROY D P, KOVALSKYY V, ZHANG H K, et al. Characterization of Landsat-7 to Landsat-8 reflective wavelength and normalized difference vegetation index continuity[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 185: 57-70.
[34]TATSUMI K, YAMASHIKI Y, TORRES M A C, et al. Crop classification of upland fields using random forest of time-series Landsat 7 ETM+ data[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2015, 115: 171-179.
[35]CHEN Y S, HOU J L, HUANG C L, et al. Mapping maize area in heterogeneous agricultural landscape with Multi-Temporal Sentinel-1 and Sentinel-2 images based on random forest[J]. Remote Sensing, 2021, 13(15): 2988.
[36]ZHONG L H, HU L N, ZHOU H. Deep learning based multi-temporal crop classification[J]. Remote Sensing of Environment, 2019, 221: 430-443.
[37]赵红伟,陈仲新,刘佳. 深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战[J]. 中国农业资源与区划, 2020, 41(2): 35-49.
[38]杜保佳,张晶,王宗明,等. 应用Sentinel-2A NDVI时间序列和面向对象决策树方法的农作物分类[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(5): 740-751.
[39]王连喜,徐胜男,李琪,等. 基于决策树和混合像元分解的江苏省冬小麦种植面积提取[J]. 农业工程学报, 2016, 32(5): 182-187.
[40]单治彬,孔金玲,张永庭,等. 面向对象的特色农作物种植遥感调查方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(10): 1509-1519.
[41]黄健熙,侯矞焯,武洪峰,等. 基于时间序列MODIS的农作物类型空间制图方法[J]. 农业机械学报, 2017, 48(10): 142-147,285.
相似文献/References:
[1]舒田,岳延滨,李莉婕,等.基于高光谱遥感的农作物识别[J].江苏农业学报,2016,(06):1310.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2016.06.018]
SHU Tian,YUE Yan-bin,LI Li-jie,et al.Crop indentification based on hyperspectral remote sensing[J].,2016,(04):1310.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2016.06.018]
[2]杨敏慎,刘晓雨,郭辉.气候变暖和CO2浓度升高对农作物的影响[J].江苏农业学报,2021,(01):246.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2021.01.032]
YANG Min-shen,LIU Xiao-yu,GUO Hui.Effects of climate warming and elevated CO2 concentration on crops[J].,2021,(04):246.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2021.01.032]
[3]孟亮,郭小燕,杜佳举,等.一种轻量级CNN农作物病害图像识别模型[J].江苏农业学报,2021,(05):1143.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2021.05.008]
MENG Liang,GUO Xiao-yan,DU Jia-ju,et al.A lightweight CNN model for image recognition of crop disease[J].,2021,(04):1143.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2021.05.008]
[4]魏宏宇,李怡,彭帅英,等.胞外多糖促进胁迫条件下农作物生长的研究与展望[J].江苏农业学报,2022,38(04):1123.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2022.04.032]
WEI Hong-yu,LI Yi,PENG Shuai-ying,et al.Promoting crop growth under stress conditions by exopolysaccharides: review and perspective[J].,2022,38(04):1123.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2022.04.032]