遙感時序光譜重構的耕地信息提取方法

作者：楊志堅,陳曦,楊遼,王偉勝,曹強

摘要：針對傳統耕地提取方法人工干預多、提取速度慢、成本高,不適用于大規模耕地提取等問題,選取時間序列Sentinel-2數據,基于時序光譜特征的耕地自動識別方法對瑪納斯縣典型耕地區域進行耕地提取,并比較了不同樣本特征對耕地提取精度的影響。結果表明:采用該方法總體分類精度、Kappa系數、耕地類型的用戶精度分別達到了95.37%、0.9423和97.04%,比采用時間序列NDVI和單時期影像樣本特征總體精度分別提高4.02%和5.69%。研究結果為進一步利用中高分辨率遙感數據和深度學習方法對耕地進行信息提取和典型地物分類提供了新思路。

發文機構：中國科學院新疆生態與地理研究所 中國科學院大學 遼寧師范大學海洋經濟與可持續發展研究中心

關鍵詞：時序光譜圖卷積神經網絡哨兵-2數據耕地提取time series multispectral imageconvolutional neural networkSentinel-2 datacultivated land extraction

分類號： P237[天文地球—攝影測量與遙感]