基于Sentinel-2影像的河套灌區作物種植結構提取

作者：劉昊

摘要：作物識別是提取作物種植結構的基礎,利用遙感技術對作物進行監測識別,對優化生產布局、調整農業生產模式有著重要意義。文中選取河套灌區杭錦后旗為研究區域,基于2019年覆蓋生長周期的Sentinel-2號衛星影像數據,構建NDVI時間序列數據集,利用Savitzky-Golay(S-G)濾波對NDVI時間序列數據集進行平滑,分析不同作物不同發育期的光譜曲線特征,計算各主要作物識別關鍵期的光譜閾值,構建基于決策樹分層分類的農作物種植面積提取模型,并用驗證樣本對分類結果進行精度驗證。結果表明:利用整個生育期內的NDVI最大合成影像確定植被地表覆蓋,NDVI曲線變化區別林地與耕地,逐層提取地物,簡便易行;采用S-G濾波重構高質量的NDVI時間序列曲線,研究證明重構后曲線更加平滑符合作物生長趨勢;基于Sentinel-2號遙感數據和整個生育期NDVI時序數據,構建分層分類決策樹模型,作物分類總體精度達92.1%,Kapppa系數精度達0.857。本研究采用的方法滿足遙感觀測應用化需求,也為縣級區域農作物分類提供重要參考價值。

發文機構：內蒙古自治區生態與農業氣象中心

關鍵詞：sentinel-2NDVI時序曲線作物識別Sentinel-2NDVItemporal curvecrop identification

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