Опубликована: Янв. 1, 2024
Язык: Английский
Опубликована: Янв. 1, 2024
Язык: Английский
The Science of The Total Environment, Год журнала: 2023, Номер 880, С. 163314 - 163314
Опубликована: Апрель 6, 2023
Язык: Английский
Процитировано
34Agriculture Ecosystems & Environment, Год журнала: 2023, Номер 354, С. 108438 - 108438
Опубликована: Май 16, 2023
Язык: Английский
Процитировано
19The Science of The Total Environment, Год журнала: 2023, Номер 867, С. 161520 - 161520
Опубликована: Янв. 13, 2023
Язык: Английский
Процитировано
18The Science of The Total Environment, Год журнала: 2024, Номер 946, С. 174188 - 174188
Опубликована: Июнь 24, 2024
Язык: Английский
Процитировано
5Heliyon, Год журнала: 2024, Номер 10(19), С. e38373 - e38373
Опубликована: Сен. 24, 2024
Язык: Английский
Процитировано
5Agriculture Ecosystems & Environment, Год журнала: 2025, Номер 383, С. 109519 - 109519
Опубликована: Фев. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Journal of Cleaner Production, Год журнала: 2022, Номер 377, С. 134247 - 134247
Опубликована: Сен. 23, 2022
Язык: Английский
Процитировано
11Environmental Science and Pollution Research, Год журнала: 2024, Номер 31(10), С. 16028 - 16047
Опубликована: Фев. 3, 2024
Язык: Английский
Процитировано
2Journal of Cleaner Production, Год журнала: 2023, Номер 434, С. 139968 - 139968
Опубликована: Ноя. 29, 2023
Язык: Английский
Процитировано
5Remote Sensing, Год журнала: 2023, Номер 15(3), С. 658 - 658
Опубликована: Янв. 22, 2023
Rice-crayfish field (i.e., RCF) distribution mapping is crucial for the adjustment of local crop cultivation structure and agricultural development. The single-temporal images two phenological periods in year were classified separately, then areas where water disappeared identified as RCFs previous studies. However, due to differences segmentation lakes rivers between images, incorrect extraction unavoidable. To solve this problem, a bi-temporal-feature-difference-coupling object-based (BTFDOB) algorithm was proposed order map Sihong County. We mapped by segmenting bi-temporal simultaneously based on method selecting appropriate feature classification features. evaluate applicability, results years obtained using single-temporal- (STOB) compared with BTFDOB method. suggested that spectral showed high importance, which could effectively distinguish from non-RCFs. Our worked well, an overall accuracy (OA) 96.77%. Compared STOB method, OA improved up 2.18% across three data. concentrated low-lying eastern southern regions, scale expanded Sihong. These findings indicate can accurately identify RCFs, providing scientific support dynamic monitoring rational management pattern.
Язык: Английский
Процитировано
4