《表1 遥感影像列表：基于CNN和农作物光谱纹理特征进行作物分布制图》

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《基于CNN和农作物光谱纹理特征进行作物分布制图》

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为充分利用农作物季相节律特征，选择研究区秋收农作物生长周期内多时相遥感影像为数据源。剔除云覆盖较多的影像后，共获取4景Landsat 8OLI多光谱影像与1景高分二号（GF-2）PMS高分辨率影像（表1），其中10月16日对应影像中玉米虽已收获，该影像仍可为非玉米作物的分类提取提供有效的数据支持。各影像对应的农作物物候历信息见表2.其中，Landsat影像选择30 m分辨率的2～7波段进行分类实验，6个波段依次为蓝、绿、红、近红和两个短波红外波段；高分二号影像空间分辨率为0.8 m，共4个波段，对应为蓝、绿、红和近红，可通过目视解译分辨不同农作物，该影像用于与分类结果进行局部空间分布对比，以补充地面调查样点的精度验证，实现更全面的验证分析。遥感影像在应用前均借助ENVI软件进行辐射定标、大气校正等处理，并通过ERDAS软件进行几何校正，误差控制在1个像元。