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1、《中国农业资源与区划》论文写作模板四号黑体·栏目名称·三号黑体基于中分辨TM数据的水稻提取方法对比研究收稿日期：2013-11-08作者简介：李心（1973—），女，汉族，河南泌阳人，博士、教授；国家进步二等奖或国务院特殊津贴。研究方向：资源经济与管理。※通讯作者：杨□(1976-),男,汉族，湖南人，博士、教授。研究方向：农业遥感。Email:yangpeng@caas.cn*基金项目：国家自然科学基金项目“基于牧户行为的草地管理模式研究—以西藏自治区为例”（70803020）；国家环保公益性行业科研专项项目“西藏地区生态承载力与可持续发展模式研究”（201209032）空1
2、行小四宋体，居中李□□1,刘□□2,吴□□1,谭□□1,杨□1,*小五宋体（1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室，北京100081；2.中山大学地理科学与规划学院，广州，510275）空1行小五黑体摘要水稻种植面积监测是当前农业土地变化科学的热点问题，但运用遥感技术对水稻种植面积精确实施监测一直是难点。中分辨率遥感影像能够满足我国大面积水稻作物监测，成为业务化运行的主要数据源。为此,本研究尝试以中分辨率TM影像为数据源,结合神经网络和面向对象（SVM）两种算法对对黑龙江省富锦市2010年两期不同时相影像分别进行水稻分类提取，并对分类结果进行滤
3、波处理及混淆矩阵精度评定。结果表明：（1）在高纬度单季稻生长区，面向对象分类算法的精度显著高于神经网络的分类精度，水稻用户精度和生产者精度在6月份分别高0.55%、1.37%，在8月份分别高0.62%、2.34%；（2）对神经网络分类的结果进行Majority滤波处理，在一定程度上可以改善水稻分类的精度，水稻用户精度和生产者精度在6月份分别提高0.14%、0.5%，在8月份分别提高1.56%、1.43%；（3）选取关键水稻物候期的遥感影像获取水稻种植面积的精度更高，返青期水稻提取精度要高于乳熟期，其中神经网络算法的水稻用户精度及生产者精度分别提高2.67%、3.45%；面向对象
4、算法的水稻用户精度及生产者精度分别提高2.6%、2.48%。未来需要重点考虑建立全国水稻物候历信息、面向对象算法中自动化最优尺度分割方法来提高水稻分类的精度。（字数不少于350字）小五宋体关键词水稻神经网络面向对象TM影像（不少于5个关键词）空2行正文，五号宋体水稻在我国粮食生产中占有重要的地位，是我国重要的粮食作物之一，占全国粮食总播种面积的27%，而其产量则达到粮食总产量的35%[1]。与此同时,水稻面积遥感动态监测正成为农作物空间监测[2]和土地变化科学[3]的热点问题。精确的水稻种植面积信息，可为农业生产、水稻产量的预报和评估、粮食价格预测和国家粮食生产布局及规划等提供
5、科学依据[4]。六号宋体中分辨率遥感影像由于具备较高的空间分辨率，能够满足我国大面积水稻作物监测，成为业务化运行的主要数据源。中高空间分辨率影像包括LandsatTM/ETM+、SPOT、CBERS-1/2CCD、HJ-1A/1BCCD等（表1），其分辨率主要在100m以内，是当前最常用的水稻遥感监测数据源，其特征是卫星类型多、覆盖范围广、时间分辨率较高且时间序列较长，可实现大范围、多时期水稻种植的长期监测。Peng等[5]利用1986年和2002年两期Landsat《中国农业资源与区划》论文写作模板TM影像对丽江县包括水稻在内六号宋体小5号黑体表1中分辨率水稻遥感监测常用数据
6、源卫星传感器发射时间/y波段最大空间分辨率/m时间分辨率/dLandsat-5TM19841~5,7,630,30,12016SPOT-4HRV,HRVIR19981~4,全色20,1026CBERS-02CCD相机20031~519.526Landsat-7ETM+19991~5,7,6,全色30,30,60,1516SPOT-5HRG20021~4,全色20,10,5,2.526HJ-1A/BCCD相机20081~4304Landsat-8OLI20131~7,9,830,30,1516四号黑体，上、下各空半行小四号黑体，顶格1研究区与数据正文内容五号宋体1.1研究区域本刊
7、默认为黑白印刷，图对比要明显可辨，作者对文中所有的图可自己打印出来看一下。如果作者黑白图效果不好，可以提前通知编辑部出彩图，需另收费。地理空间图请按照国家标准出图：包括指北针、比例尺、图例等。全国范围的图件，一定要标出南海地区及台湾省。本文选择□□□□□□□□□□□□□□□□□□研究区（图1），□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□小5号黑体图1□□□□□□研究区四号黑体参考文献六号宋体《中国农业资源与区划》论文写作模板[1]陈晓华，张
