基于Google Earth Engine的淮河流域越冬作物种植面积制图

摘要：

越冬作物是中国重要的作物类型,其面积的变化不仅对中国粮食产量和经济产生直接的影响,还潜在地影响中国的粮食安全,因此有必要准确绘制越冬作物种植面积图来为决策制定者提供科学参考.该研究以淮河流域为例,基于Google Earth Engine云平台,融合时间序列Landsat-7/8和Sentinel-2A/B卫星影像,采用S-G(Savitzky-Golay)滤波器重构作物时间序列的归一化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),根据不同植被类型物候期的差异,选取越冬作物生长旺盛期NDVI最大值、越冬作物播种期和收获期中相应的NDVI最小值和中位数,在像元尺度上构建越冬作物提取算法,绘制淮河流域越冬作物的种植面积.研究结果表明,所构建算法能够精确提取淮河流域越冬作物的种植面积,总体精度为95.8％,Kappa系数为0.912,该研究可为作物面积的提取和监测提供方法参考.

关键词：遥感;作物;制图;种植面积;Google Earth Engine;淮河流域

所属期刊栏目：37

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：河南省科技攻关计划项目;国家自然科学基金项目;黄河文明省部共建协同创新中心重大项目;河南省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2021-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：211-218