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基于时序Sentinel-2影像的现代农业园区作物分类研究
被引量：
13
1
作者
张东彦
戴震
+5 位作者
徐新刚
杨贵军
孟炀
冯海宽
洪琪
姜飞
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期254-264,共11页
快速、准确地掌握作物空间分布,估算不同作物种植面积及范围,这对制定宏观农业政策并指导农民进行农业生产具有重要意义。以我国内蒙古自治区扎赉特旗现代农业示范园区为研究区域,基于2019年5月至10月共9景多时相Sentinel-2卫星遥感影像...
快速、准确地掌握作物空间分布,估算不同作物种植面积及范围,这对制定宏观农业政策并指导农民进行农业生产具有重要意义。以我国内蒙古自治区扎赉特旗现代农业示范园区为研究区域,基于2019年5月至10月共9景多时相Sentinel-2卫星遥感影像,通过计算并分析不同作物归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强型植被指数(EVI)等多种典型植被指数和近红外波段Ref(NIR)的时序变化特征,采用随机森林(Random Forest,RF)、决策树(Decision Tree,DT)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和最大似然法(Maximum Likelihood,ML)4种分类方法对研究区多种作物进行分类识别,成功提取园区内主要作物(水稻、玉米、甜叶菊、旱稻和大豆等)空间分布情况。将RF结果与DT、SVM和ML分类结果对比,结果显示,RF总体分类精度最高,达到95.8%,Kappa系数为0.944;DT、SVM和ML分类精度分别为92.2%、91.6%和86.5%。上述研究结果表明,多时相Sentinel-2遥感影像经过光谱指数时序变化特征提取后,利用随机森林算法进行作物分类可得到精度较高的结果,这为精细指导规模化园区农业生产提供了有效的技术支持。
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关键词
随机森林算法
近红外波段
时间序列
Sentinel-2
作物分类
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职称材料
基于时序Sentinel-2影像的梨树县作物种植结构
被引量：
6
2
作者
刘俊伟
陈鹏飞
+1 位作者
张东彦
赵红伟
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2020年第6期1428-1436,共9页
Sentinel-2影像具有空间分辨率高,重访周期短的优势。本研究探讨了基于Sentinel-2数据开展梨树县作物精准分类,进而进行种植结构分析的可行性。为此,收集了多时相的Sentinel-2影像和大量地面不同作物类型样点数据。基于以上数据,选择决...
Sentinel-2影像具有空间分辨率高,重访周期短的优势。本研究探讨了基于Sentinel-2数据开展梨树县作物精准分类,进而进行种植结构分析的可行性。为此,收集了多时相的Sentinel-2影像和大量地面不同作物类型样点数据。基于以上数据,选择决策树法、最大似然法、支持向量机法等3种经典分类方法开展影像分类,并对它们的结果进行对比以选择最优分类方法。然后,利用最优分类方法获得的分类结果对梨树县作物种植结构进行分析。结果表明,基于时序Sentinel-2影像,利用作物的物候特征与其光谱特征之间的联系可实现对梨树县作物种植面积和空间分布信息的准确提取,从而对该县种植结构进行客观评价。3种分类方法中,决策树法的分类精度最高,其总体分类精度为93.53%,Kappa系数达到0.8906。
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关键词
作物种植结构
Sentinel-2
光谱特征
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职称材料
题名
基于时序Sentinel-2影像的现代农业园区作物分类研究
被引量：
13
1
作者
张东彦
戴震
徐新刚
杨贵军
孟炀
冯海宽
洪琪
姜飞
机构
安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程技术研究中心
北京
农业
信息
技术
研究
中心
宿州学院信息
工程
学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期254-264,共11页
基金
安徽省科技重大专项(18030701209)
国家重点研发计划(2017YFD0201501)
+1 种基金
现代农业产业技术体系建设专项(CARS-03)
农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心开放课题(AE2019011)。
文摘
快速、准确地掌握作物空间分布,估算不同作物种植面积及范围,这对制定宏观农业政策并指导农民进行农业生产具有重要意义。以我国内蒙古自治区扎赉特旗现代农业示范园区为研究区域,基于2019年5月至10月共9景多时相Sentinel-2卫星遥感影像,通过计算并分析不同作物归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强型植被指数(EVI)等多种典型植被指数和近红外波段Ref(NIR)的时序变化特征,采用随机森林(Random Forest,RF)、决策树(Decision Tree,DT)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和最大似然法(Maximum Likelihood,ML)4种分类方法对研究区多种作物进行分类识别,成功提取园区内主要作物(水稻、玉米、甜叶菊、旱稻和大豆等)空间分布情况。将RF结果与DT、SVM和ML分类结果对比,结果显示,RF总体分类精度最高,达到95.8%,Kappa系数为0.944;DT、SVM和ML分类精度分别为92.2%、91.6%和86.5%。上述研究结果表明,多时相Sentinel-2遥感影像经过光谱指数时序变化特征提取后,利用随机森林算法进行作物分类可得到精度较高的结果,这为精细指导规模化园区农业生产提供了有效的技术支持。
关键词
随机森林算法
近红外波段
时间序列
Sentinel-2
作物分类
Keywords
random forest
Ref(NIR)
time-series
Sentinel-2
crop classification
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
基于时序Sentinel-2影像的梨树县作物种植结构
被引量：
6
2
作者
刘俊伟
陈鹏飞
张东彦
赵红伟
机构
中国科学院地理科学与资源
研究
所/资源与环境信息系统
国家
重点实验室
安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程技术研究中心
江苏省地理信息资源开发与利用协同创新
中心
中国
农业
科学院
农业
资源与
农业
区划
研究
所
出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2020年第6期1428-1436,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0201501)
国家自然科学基金项目(41871344)
中国科学院战略先导科技专项(XDA23100100)。
文摘
Sentinel-2影像具有空间分辨率高,重访周期短的优势。本研究探讨了基于Sentinel-2数据开展梨树县作物精准分类,进而进行种植结构分析的可行性。为此,收集了多时相的Sentinel-2影像和大量地面不同作物类型样点数据。基于以上数据,选择决策树法、最大似然法、支持向量机法等3种经典分类方法开展影像分类,并对它们的结果进行对比以选择最优分类方法。然后,利用最优分类方法获得的分类结果对梨树县作物种植结构进行分析。结果表明,基于时序Sentinel-2影像,利用作物的物候特征与其光谱特征之间的联系可实现对梨树县作物种植面积和空间分布信息的准确提取,从而对该县种植结构进行客观评价。3种分类方法中,决策树法的分类精度最高,其总体分类精度为93.53%,Kappa系数达到0.8906。
关键词
作物种植结构
Sentinel-2
光谱特征
Keywords
crop planting structure
Sentinel-2
spectral characteristics
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时序Sentinel-2影像的现代农业园区作物分类研究
张东彦
戴震
徐新刚
杨贵军
孟炀
冯海宽
洪琪
姜飞
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021
13
在线阅读
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职称材料
2
基于时序Sentinel-2影像的梨树县作物种植结构
刘俊伟
陈鹏飞
张东彦
赵红伟
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2020
6
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