科研产出
基于Sentinel-2时序NDVI的麦冬识别研究*杨玉婷,董秀春,刘忠友,蒋怡,李宗南,刘泳伶
《中国农业信息 》 2021
摘要：【目的】为掌握四川省重要中草药麦冬的种植面积,开展麦冬遥感识别及空间信息提取研究。【方法】文章以四川省绵阳市三台县麦冬主要种植区为研究区,选取2020年11月至2021年5月共计6期Sentinel-2遥感影像,结合实地调查数据建立麦冬、油菜、小麦3种地类的样本数据集,分析该时期内麦冬、油菜、小麦的NDVI时序差异,基于随机森林算法构建麦冬提取模型。随后选取区分度最大的3期NDVI作为输入变量与以全6期NDVI作为输入变量进行麦冬提取精度对比。【结果】（1）麦冬与油菜、小麦的NDVI在11月、3月、5月差异较大;（2）以6期的NDVI作为输入变量的麦冬种植信息提取总体精度为91.92%,Kappa系数为0.892;（3）以3期的NDVI作为输入变量的麦冬种植信息提取总体精度为90.05%,Kappa系数为0.823 2,分类精度略低于6期NDVI全输入,但基于3期关键节点的NDVI时序数据能较准确提取麦冬种植信息。【结论】该结果可为四川省麦冬遥感识别和种植区变化监测提供参考。
关键词： 麦冬识别 时序NDVI Sentinel-2 随机森林算法 中草药
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基于多时相遥感植被指数的柑橘果园识别
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：柑橘普遍种植于中国南方地区,受天气多云多雨、种植类型复杂等因素影响,利用光谱信息直接识别柑橘果园信息存在一定困难。该研究根据柑橘特有的物候特征,提出了"柑橘在其果实生长膨大过程中柑橘果园的植被信息可能减弱"的假设。根据此特征提出柑橘果园信息识别方法,确定关键时间窗口的阈值,并以广西壮族自治区南宁市武鸣区为研究区,开展柑橘果园信息遥感识别实证研究。首先,获取2018年研究区多时相Sentinel-2遥感影像,构建归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、绿色归一化植被指数（Green Normalized Difference Vegetation Index,GNDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index,DVI）和红边波段指数（Sentinel-derived Red-edge Spectral Indices,RESI）等多个植被光谱指数;其次,根据地面样本点信息,对比不同植被类型在不同时期的遥感植被信息差异,进而确定柑橘果园识别的最优特征。研究结果表明,柑橘果园与研究区其他主要作物类型（如甘蔗、香蕉、玉米、水稻等）没有明显的光谱特征差异,但研究区多时相遥感植被指数显示10月的柑橘果园NDVI相比11月出现明显低值0.47,且明显低于其他作物类型;10月的柑橘果园GNDVI也出现了低值0.43,但与其他月份相比差异不明显;而柑橘果园DVI的离散程度低,分离性不强。根据作物物候历,9—10月为柑橘果实迅速膨大期,这验证了该研究提出的科学假设,即该时期柑橘果园的植被信息会减弱。柑橘果实膨大期不同植被指数的离散程度差异明显,NDVI离散程度最高,差异性最强。根据10月柑橘果园NDVI的物候特征,进一步构建归一化指数,通过阈值法识别研究区柑橘果园空间分布,该识别方法的总体精度达到82.75%,优于其他植被指数的识别结果,研究结果可为柑橘果园信息遥感识别研究提供较好的理论与实践支撑。
关键词： 遥感 分类 物候 柑橘 植被指数 Sentinel-2 Google Earth Engine
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