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典型文献
基于Sentinel-2时间序列数据及物候特征的棉花种植区提取
文献摘要:
棉花是中国重要的经济作物,在新疆大面积种植.及时、准确获取棉花种植面积,对农业政策制定与农业经济发展有重要意义.以渭干河—库车河三角洲绿洲棉花为主要研究对象,利用2018—2020年(1景/1月)36景哨兵2号(Sentinel-2)数据,构建归一化植被指数(Normalize differ?ence vegetation index,NDVI)和红边归一化植被指数(Red edge normalize difference vegetation index,RENDVI783)时序数据;采用Savitzky-Golay(S-G)滤波法对时序数据进行平滑、重构并提取11个物候特征;利用袋外误差法对11个物候特征进行特征优选;在此基础上利用重构后的时序数据(NDVI Fit)、(RENDVI783 Fit)、物候特征(RENDVI783 Ph)、物候特征优选组合构建6种不同的特征数据集,利用随机森林分类(RFC)方法分别进行分类和提取,并采用最大似然分类方法和支持向量机分类方法对分类效果进行验证.结果表明:(1)NDVI和RENDVI783时序数据变化趋势较为一致,棉花在5月(苗期)到8月初(开花盛期)有明显的上升趋势,在8月末至9月(花铃期)达到峰值.相比NDVI,红边波段构成的RENDVI783时序曲线峰值从0.7提高到0.9,棉花区分效果更佳.(2)11个物候特征中拟合函数最大值、生长季长度、生长季振幅、生长季结束、生长季大积分和生长季小积分对分类的贡献性最大,重要性得分分别为1.43、1.40、1.23、1.16、1.02和1.01.(3)RFC方法对特征数据集(RENDVI783 Fit+物候特征优选组合)分类精度最佳.总体精度和Kappa系数分别为92.20%和0.92.(4)研究区内棉花分类精度达到了91.02%,种植面积约为3424 km2,占研究区总面积的24.67%.
文献关键词:
NDVI时间序列;RENDVI时间序列;物候特征;袋外误差;随机森林分类
作者姓名:
美合日阿依·莫一丁;买买提·沙吾提;李金朝
作者机构:
新疆大学地理与遥感科学学院,新疆 乌鲁木齐 830046;新疆绿洲生态重点实验室,新疆 乌鲁木齐840046;智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室,新疆 乌鲁木齐 840046
文献出处:
引用格式:
[1]美合日阿依·莫一丁;买买提·沙吾提;李金朝-.基于Sentinel-2时间序列数据及物候特征的棉花种植区提取)[J].干旱区地理,2022(06):1847-1859
A类:
RENDVI783,袋外误差,Fit+
B类:
Sentinel,时间序列数据,物候特征,棉花种植,种植区,经济作物,种植面积,农业政策,农业经济发展,渭干河,库车河,三角洲,绿洲,哨兵,归一化植被指数,Normalize,vegetation,Red,edge,normalize,difference,时序数据,Savitzky,Golay,特征优选,Ph,特征数据集,随机森林分类,RFC,最大似然分类,分类方法,支持向量机分类,分类效果,数据变化,苗期,月初,开花,盛期,月末,花铃期,红边波段,时序曲线,曲线峰值,拟合函数,生长季长度,分类精度,总体精度,Kappa,km2,总面积
AB值:
0.295806
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