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基于Sentinel多源遥感数据的作物分类及种植面积提取研究

朱琳  
【摘要】:快速准确地获取农作物的空间分布、种植面积和产量等信息对国家粮食政策和经济计划具有重要作用。遥感技术是农情监测的重要手段之一,具有高效、快速的特点。目前作物分类和面积提取研究大部分建立在Landsat数据、SPOT数据和高分卫星数据等光学遥感数据和RADARSAT等雷达遥感数据上。而关于Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据的研究还有待深入探索。本文以Sentinel-1和Sentinel-2多源遥感数据为数据源,选择最佳时相影像及有云影像,利用四种常用分类方法进行作物分类和冬小麦种植面积提取研究,分析Sentinel多源遥感数据在有云和无云情况下作物分类优势以及面积提取方面的可行性。主要得出以下结论:(1)12波段多源遥感数据分类结果比6波段多源遥感数据更好。在无云层覆盖的情况下,12波段多源遥感数据分类结果中分类精度最好达到93.47%,Kappa系数为87.07%;在有少量云层覆盖的情况下,12波段多源遥感数据分类结果最好达到90.25%,Kappa系数为81.58%。(2)多源遥感数据分类结果比光学数据更好。在无云层覆盖的情况下,BP神经网络法处理多源遥感数据数据作物分类结果提升明显,整体精度提升了3个百分点,Kappa系数提高了6个百分点;在有少量云层覆盖的情况下,同样是BP神经网络对农作物分类结果提升明显,整体分类精度和Kappa系数分别提高了7和14个百分点。(3)Sentinel多源遥感数据在冬小麦种植面积提取结果较好。在基于Sentinel多源遥感数据进行冬小麦种植面积提取结果中,最小距离法识别结果最好,识别精度达90.22%,达到了实际应用需求,得到冬小麦种植面积约为11.1131平方千米,占杨凌区总面积的8.23%。


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