研究目的
提出一种将作物轮作时间结构整合到基于哨兵卫星数据的分类过程中的方法，并评估该方法提高分类结果的能力。
研究成果
将作物轮作时间结构纳入分类的拟议框架在全球范围内提高了分类精度。该方法基于同时学习数据项和时间结构，因此可应用于其他领域。未来的改进可能包括测试更高阶的马尔可夫链以及建模其他结构（如地块间的空间关系）。
研究不足
该方法受限于哨兵图像的时空分辨率以及LPIS数据的可用性。一阶马尔可夫链无法捕捉所有轮作模式，尤其是较长轮作周期中使用的作物。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 利用多源哨兵影像和LPIS进行轮作结构分类以实现作物类型制图
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518427
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
建议采用哨兵卫星影像时间序列的自动分析方法来监测欧洲农业用地利用情况。为提升分类能力，我们提出一种结合哨兵影像与历史土地地块识别系统版本的时间结构化分类方法。通过条件随机场学习并融合多年作物轮作信息与卫星影像数据。该方法在法国境内233平方公里的研究区域（采用25类国家分类体系）进行验证，总体分类精度得到显著提升。
作者：
S. Bailly，S. Giordano，L. Landrieu，N. Chehata
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