10.11873/j.issn.1004-0323.2023.1.0078
基于Sentinel-1/2影像的水稻种植面积提取方法研究——以三江平原为例
水稻是中国主要粮食作物之一,稻米产量关系到民生福祉.及时、准确地获取水稻种植面积信息及其空间分布状况对于区域农业发展规划和产量评估具有重要意义.针对水稻与其他农作物易混以及光学数据易受云雨天气影响等问题,以东北三江平原为例,利用中高分辨率Sentinel-1微波数据、Sentinel-2光学数据,分别构建时序水体指数SDWI和植被指数NDVI组成水稻完整的物候生长曲线,分析水稻移栽期、分蘖期、抽穗期、成熟期4个重要生长时期不同的光谱差异,通过阈值分割和组合不同时期的数据,来实现水稻不同物候时期种植面积的提取,并与传统的基于单一光学数据的方法进行对比.研究结果表明:经过地表样本点的验证,所构建方法可以精确提取三江平原水稻几个关键生育期的种植面积并且优于单一使用光学数据的方法.同时利用单生育期影像例如移栽期影像提取水稻面积也可使总体精度达到87.08%,随着生育期数据的完整,总体精度也不断提高,其中基于全生育期的面积提取总体精度也高达91.88%,Kappa系数为0.834,可以满足实际应用需求.因此这种的多源数据结合的水稻种植面积提取方法能够准确、高效地提取三江平原水稻不同物候时期种植面积,为短期内的农情调查管理和区域农业可持续发展提供依据.
水稻面积提取、物候特征、Sentinel-2、Sentinel-1、三江平原
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S127(农业物理学)
中国科学院战略性先导科技专项;国家自然科学基金;中国科学院青年创新促进会项目
2023-05-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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