Resumen

En la compleja área de siembra con parcelas dispersas, combinar los datos vectoriales de las parcelas con imágenes de teledetección para extraer la información de siembra de trigo de invierno puede compensar la deficiencia de la clasificación de las imágenes de teledetección de forma simple. Es una dirección factible para los subsidios agrícolas de precisión, pero es difícil recolectar datos de parcelas a gran escala y obtener imágenes de teledetección de alta resolución espacial o series temporales en producción masiva. Es una exploración beneficiosa el aprovechar los datos de parcelas existentes generados por el levantamiento en tierra e imágenes de teledetección de resolución media con una resolución temporal y espacial adecuada para extraer áreas de siembra de trigo de invierno para los subsidios agrícolas de precisión a gran escala. Por lo tanto, este artículo propone un nuevo algoritmo para extraer áreas de siembra de trigo de invierno basado en datos de parcelas de propiedad e imágenes de teledetección de resolución media para mejorar la precisión

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Extracción; Siembra de trigo de invierno; Datos de parcelas; Imágenes de teledetección; Subsidios agrícolas de precisión; Precisión de la clasificación
• Keywords:Extract; Winter wheat planting; Parcel data; Remote sensing images; Precision agricultural subsidies; Classification accuracy