基于时序Sentinel-2影像的现代农业园区作物分类研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 张东彦

作者： 张东彦;戴震;徐新刚;杨贵军;孟炀;冯海宽;洪琪;姜飞

作者机构：

关键词： 随机森林算法;近红外波段;时间序列;Sentinel-2;作物分类

期刊名称： 红外与激光工程

ISSN： 1007-2276

年卷期： 2021 年 05 期

页码： 262-272

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 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。

分类号： TP751`S127

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