《表2 30个样地作物茬覆盖度的统计信息》

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《结合Sentinel-2光谱与纹理信息的冬小麦作物茬覆盖度估算》

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通过对野外采集的照片进行分类，可以获得样方的作物茬覆盖度信息。本研究首先对照片进行裁剪，保留铁丝框内的照片信息。接着，使用eCognition软件对照片进行分割，分割尺度设为20。在该尺度下，作物茬与土壤可以较好地被区分开来。Najafi等（2018）研究发现，亮度信息与作物茬覆盖度信息的相关性较高。因此，本文利用亮度小于50的条件将土壤信息提取出来。同时，采用目视解译对分类结果进行修改。最后，通过计算作物茬覆盖的像素数目，可以获得样方的作物茬覆盖度。5个样方的作物茬覆盖度取平均即为样地的作物茬覆盖度。图2为一张地面观测照片的局部及其分类结果，从图中可以看出，分类结果比较接近真实情况。表2为30个样地作物茬覆盖度的统计信息。