基于Sentinel-2遥感影像的农作物分类与适宜性评价

摘要：

农作物种植结构信息是作物长势监测和农业结构调整的重要参考依据,及时准确地通过土地分类和农作物适宜性评价获取农作物空间分布与适宜性种植信息对农业可持续发展意义重大.该文以河北张家口沽源县为研究对象,利用 Sentinel-2 多光谱数据提取的 NDV,NDBI,NDWI,NDRE1,SRre 和 CIred-edge 数据为特征,分别采用 SVM支持向量机、决策树法、随机森林法对研究区内典型农作物进行精细化提取,探究主要作物空间分布情况,并通过对比 kappa系数探讨不同方法对农作物分类的精度,选择最优分类方法.选取土壤性质、土壤侵蚀度、高程、坡度、坡向 5 个指标建立农作物适宜性评价体系,采用 GIS层次分析法与土地适宜性分级指标对沽源县农作物适宜性进行评价.结果表明:基于随机森林分类法对研究区内 8 种主要农作物进行分类的精度最高,其总体准确率为65.10%,Kappa系数为 0.587 1;研究区内主要农作物在空间上整体呈现出镶嵌结构;研究区内中度适宜种植当地主要农作物的用地面积最大,其次是适宜种植面积居中,不适宜种植地区的面积最小.

关键词：遥感、作物分类、Sentinel-2、随机森林、适宜性

所属期刊栏目：45

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：新疆自治区创新环境人才、基地建设专项;新疆自治区社会科学基金项目

在线出版日期：2023-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：176-185