[1]祁映宇,杨华东,彭秀媛.GEE平台下玉米与水稻倒伏区域识别方法研究[J].江苏农业科学,2025,53(13):253-260.
　Qi Yingyu,et al.Study on identification method for lodging areas of corn and rice based on GEE platform[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2025,53(13):253-260.
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GEE平台下玉米与水稻倒伏区域识别方法研究()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第53卷
期数:
2025年第13期
页码:
253-260
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2025-07-05

文章信息/Info

Title:
Study on identification method for lodging areas of corn and rice based on GEE platform
作者:
祁映宇1; 杨华东1; 彭秀媛1; 2
1.沈阳理工大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳 110159； 2.辽宁省农业科学院信息研究所，辽宁沈阳 110161
Author(s):
Qi Yingyu;  et al
关键词:
谷歌地球引擎; 倒伏; 合成孔径雷达; 随机森林; k均值聚类; 学习矢量量化
Keywords:
-
分类号:
S127
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为在种植结构复杂区域快速获取玉米和水稻倒伏范围，在谷歌地球引擎(GEE)平台下，使用已有作物种植分布数据集和Sentinel-2多光谱数据，采用随机森林(RF)分类器提取研究区内2类作物的种植区域。针对云层干扰问题，利用倒伏发生前后Sentinel-1提供的SAR数据构建dVH与dVH、d(VV+VH)与d(VV/VH)2组特征，使用 K-means与LVQ算法对2种作物进行倒伏区域提取和倒伏程度区分，最后利用归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)2种指标对模型进行验证评估。结果表明，SAR数据能有效识别作物倒伏区域，LVQ算法性能比 K-means 算法更优越，dVH、d(VV+VH)和d(VV/VH)的组合特征更适合识别水稻倒伏，而单dVH特征在识别玉米倒伏时表现更好。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2024-07-17
基金项目：辽宁省教育厅科学研究经费项目(编号：LG202024)；辽宁省属本科高校基本科研业务费专项(编号：SYLUGXRC202258)。
作者简介：祁映宇(1999—)，男，湖北孝感人，硕士研究生，研究方向为农业遥感应用研究。E-mail：rc1999@live.com。
通信作者：杨华东，副教授，研究方向为高光谱遥感图像处理、遥感影像智能解译与应用。E-mail：yanghd8608@163.com。
更新日期/Last Update: 2025-07-05