基于哨兵SAR数据和多光谱数据的水稻识别研究

摘要：

水稻分布范围与面积监测可为水稻产量估算、农业水资源消耗和评价等提供科学决策依据.目前,对华北单季稻稻作区水稻识别的研究尚少,寻找一种适用该区域的水稻识别方法具有一定的研究价值.以天津为研究范围,以Sentinel-1 和Sentinel-2 为数据源,基于水稻后向散射系数时序变化特征和水稻不同生长期光谱特征,分别对研究区水稻进行了提取,并对两者的提取精度进行了比较.得出以下结论:(1)利用Sentinel-1 移栽期、拔节期、抽穗期影像组合可识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在 90％以上;(2)在水稻移栽期和成熟期,Sentinel-2 近红外、短波红外和可见光红光等波段组合易识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在 96％以上,成熟期B12+B8+B4 波段组合效果最优;(3)基于水稻成熟期的Sentinel-2 B12+B8+B4 波段组合,采用支持向量机法提取水稻是一种适用于华北单季稻的识别方法.运用该方法计算出研究区 2016、2018 和 2021 水稻种植面积分别为 399.04、586.67 和 764.55 km2,5 a增加 365.51 km2,符合天津市实际情况.该方法在技术上简单易行,可为提高我国北方稻作区水稻监测效率与精度提供参考.

关键词：Sentinel、SAR、光学影像、天津、水稻、阈值、最大似然、支持向量机

所属期刊栏目：39

分类号：S127(农业物理学)

资助基金：国家科技重大专项;天津市环境保护专项资金项目

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：556-564