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Cropland classification from MODIS-Landsat fusion data

机译：基于MODIS-Landsat融合数据的农田分类

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Crop mapping requires information of crop phenology regarding the high spatiotemporal resolution satellite data. This study aims to develop an approach integrating the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data and Landsat-8 data for rice crop mapping in western Taiwan. Images of MODIS and Landsat-8 taken in 2013 were processed through five main steps: (1) data preprocessing to account for geometric and radiometric errors of Landsat-8 data, (2) MODIS-Landsat data fusion using the spatial-temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM), (3) construction of the smoothed time-series perpendicular vegetation index (NDVI), (4) image classification with the fusion data for estimating rice crop area, and (5) accuracy assessment. The comparisons between mapping results and ground reference data indicated satisfactory overall accuracies and Kappa coefficients. This study demonstrates the applicability of MODIS-Landsat data fusion with STARFM in rice crop monitoring.
机译：作物制图需要有关高时空分辨率卫星数据的作物物候信息。这项研究旨在开发一种方法，该方法整合了中等分辨率成像光谱仪（MODIS）数据和Landsat-8数据，用于台湾西部稻作作物的制图。通过五个主要步骤处理了2013年拍摄的MODIS和Landsat-8图像：（1）进行数据预处理以解决Landsat-8数据的几何和辐射误差;（2）使用时空自适应反射率的MODIS-Landsat数据融合融合模型（STARFM），（3）构建平滑的时间序列垂直植被指数（NDVI），（4）使用融合数据进行图像分类以估算水稻作物面积，以及（5）准确性评估。测绘结果与地面参考数据之间的比较表明，令人满意的总体精度和Kappa系数。这项研究证明了MODIS-Landsat数据与STARFM融合在水稻作物监测中的适用性。

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