#大赏的功课分享#

如今的美女子们，隔三差五约着一起喝个下午茶，再吃点小蛋糕。日常更是奶茶不离手，一翻账单全是各大奶茶店的消费记录。时间久了，不光人胖了，脸也黄了！当然，大赏也是这“光荣”队伍里的一员，不过机智的我已经开始用这款面霜啦！

面霜是专门为亚洲女性设计的！主要成分阻糖苷能够从源头阻断AGEs的生成，然后帮助肌肤kang糖！这句话光看字面意识很难理解，换句话说，阻糖苷就是一名优秀的警察，而AGEs是让咱们皮肤变黄变垮的坏东西，警察抓住了坏蛋，皮肤就会慢慢变好啦！

它的质地像慕斯蛋糕一样，乳化后再轻轻按压上脸，就不会太黏腻啦！坚持每天早晚使用，暗沉的肌肤真的会变得透白有光泽，并且会觉得自己的法令纹提拉紧致了不少，皮肤摸起来也嫩嫩的！就算晚上睡得晚了，早上起来脸也不怎么蜡黄！

宝子们，kang糖一定要趁早哦！
#年度开箱图鉴# #潮流趋势大赏#

【Bjergsen和Ambition排位互动：你能告诉我夺得世界冠军的秘诀吗？】
韩媒记者Ashely Kang分享了一组图片，TSM中单Bjergsen和前SSG打野Ambition在排位中的互动。
对话大致翻译如下
Ambition：我能加入吗？

Bjergsen：你知道我在哪支队吗？

Ambition：当然，当然，Corejj，他是我兄弟！

Bjergsen：哈哈，你想Corejj吗?

Ambition：嗯，我想他

Bjergsen：你能告诉我夺得世界冠军的秘诀吗，我是要转型成打野？

#英雄联盟#

【基于30米参考时间序列的作物早期识别】

农作物早期识别是农作物生长监测和产量预估的基础，但缺乏地面调查样本的问题制约了作物遥感识别，而现有缺乏地面训练样本条件下的作物识别方法在地块破碎区域并不适用。

因此，本文提出30米参考时间序列方法（30m-RBM），通过融合Landsat-8和Sentinel-2数据，提高30米分辨率归一化植被指数（NDVI）和增强植被指数（EVI）时间序列的时间分辨率，构建作物30米分辨率的参考NDVI和EVI时间序列曲线，并使用该参考时间序列代替地面调查样本，进行30米分辨率作物识别。

本文在衡水地区对该方法的实验结果表明，在使用完整生长季的数据识别作物时，30m-RBM的总体分类精度高于95%，这与使用地面训练样本识别作物获得的分类精度类似。另外，本文将分类的制图精度和用户精度均高于85%作为作物识别结果“准确”的标准，则30m-RBM准确识别棉花、春播玉米和夏播玉米的时间比其收获时间分别提前8周、6周和8周。最后，由于NDVI在作物生长初期对作物生长的进程更敏感，所以使用NDVI进行作物早期识别精度更高。

相比已有方法，30m-RBM直接使用30m分辨率的遥感数据构建参考NDVI和EVI时间序列，在缺乏地面样本的情况下，更适用于地块相对破碎地区的作物识别，该方法也为农作物遥感识别提供了新的思路。

文章链接：https://t.cn/A6xNLSaz
Cite this article: HAO Peng-yu, TANG Hua-jun, CHEN Zhong-xin, MENG Qing-yan, KANG Yu-peng. 2020. Early-season crop type mapping using 30-m reference time series. Journal of Integrative Agriculture, 19(7): 1897–1911.
#遥感##农业生态环境##作物识别#