基于Sentinel-2影像和自适应集成算法的云和县耕地资源监测与分类

耕地资源的监测对农业可持续发展和土地管理具有重要意义。本文以浙江省丽水市云和县为研究区,利用Sentinel-2高分辨率卫星影像,采用自适应集成(AdaBoost)监督分类算法对云和县的地物进行了分类,重点分析了耕地资源。研究结果表明,云和县耕地面积为7121.45公顷,相较于云和县国土空间总体规划中公布的6902.09公顷,偏差为219.36公顷,相对偏差为3.18%。分类结果验证了采用遥感技术进行耕地资源监测的有效性,满足耕地资源监测的精度要求。本文讨论了偏差产生的可能原因,并提出了进一步优化的方法和建议。研究表明,基于Sentinel-2影像与AdaBoost算法的耕地监测方法在复杂地形条件下具有较高的实用性,可为耕地资源的动态监测和土地管理提供科学依据。