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[1]杨妮,邓树林,樊艳红,等.基于Sentinel-2影像的甘蔗种植区遥感提取方法——以广西崇左市为例[J].江苏农业科学,2024,52(1):172-182.
　Yang Ni,et al.Remote sensing extraction method of sugarcane planting area based on Sentinel-2 image—Taking Chongzuo City as an example[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2024,52(1):172-182.
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基于Sentinel-2影像的甘蔗种植区遥感提取方法——以广西崇左市为例(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第52卷
期数:
2024年第1期
页码:
172-182
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2024-01-05

文章信息/Info

Title:
Remote sensing extraction method of sugarcane planting area based on Sentinel-2 image—Taking Chongzuo City as an example
作者:
杨妮1; 2; 邓树林3; 樊艳红2; 谢国雪4
1.中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院，湖北武汉 430074；2.广西财经学院管理科学与工程学院，广西南宁 530003；3.南宁师范大学地理科学与规划学院，广西南宁 530001； 4.广西农业科学院农业科技信息研究所，广西南宁 530003
Author(s):
Yang Ni; et al
关键词:
Sentinel-2; 甘蔗; 面积提取; 机器学习方法; 喀斯特山区; 崇左
Keywords:
-
分类号:
S127；P237
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为了解决在多云雨天气与复杂地形条件下难以快速精准大面积绘制喀斯特山区甘蔗种植区的问题，亟须探究适用于喀斯特山区甘蔗种植区提取的方法。以广西壮族自治区崇左市为研究区域，利用Sentinel-2数据计算多种植被指数，根据Sentinel-2原始波段、光谱指数和纹理信息特征分析，选取地物训练样本，并引入DEM、土地利用等辅助识别特征变量，采用神经网络、随机森林、支持向量机3种机器学习方法，实现2018—2021年甘蔗种植区遥感提取，再利用Google Earth影像和统计数据进行精度评价。结果表明，基于Sentinel-2的甘蔗种植区遥感提取效果较好，崇左市甘蔗种植区总体分类精度均高于91%，κ系数均大于0.88；3种分类方法提取面积误差均值为-4.84%。2018—2021年，崇左市甘蔗种植面积趋于较平稳状态；主要甘蔗种植区以扶绥县、江州区、龙州县及大新县南部和宁明县北部为主。Sentinel-2数据在识别地类复杂多样、农田极其碎片和多云天气频繁等特点的作物信息方面具有较好潜力。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2023-03-27
基金项目：国家自然科学基金(编号：42061071)；广西科技基地和人才专项(编号：桂科AD20297027)；广西自然科学基金(编号：2021GXNSFBA220061)；广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(编号：2021KY0397)；统计学广西一流学科建设项目(编号：桂教科研〔2022〕1号)。
作者简介：杨妮(1989—)，女，广西桂平人，博士研究生，副教授，主要从事GIS与遥感应用以及空间信息技术应用与服务研究。E-mail：yangniyyy@163.com。
通信作者：邓树林，博士，助理研究员，主要从事资源环境遥感研究。E-mail：dengshulin12531@163.com。
更新日期/Last Update: 2024-01-05