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基于Sentinel-2和Landsat卫星时序数据的耕地撂荒识别
被引量:
2
1
作者
欧阳许童
张璇
+2 位作者
李维庆
刘娟
刘卓圣
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第8期57-62,共6页
充足的粮食供应是当下经济发展和社会稳定的重要保障之一,撂荒作为耕地边际化的极端表现,对其开展监测对保障耕地数量和质量至关重要。本文以四川省南充市营山县为研究区域,通过GEE平台,使用Sentinel-2和Landsat 7、8数据构建时序数据集...
充足的粮食供应是当下经济发展和社会稳定的重要保障之一,撂荒作为耕地边际化的极端表现,对其开展监测对保障耕地数量和质量至关重要。本文以四川省南充市营山县为研究区域,通过GEE平台,使用Sentinel-2和Landsat 7、8数据构建时序数据集,计算NDVI、EVI、NDWI、BSI、MSI等指数,分别利用支持向量机和随机森林法提取耕地撂荒,总分类精度为73.76%,Kappa系数为0.68,针对耕地撂荒最佳提取效果,F_(1)得分为0.6911。本文方法对山地丘陵地区耕地撂荒监测有较大的借鉴意义。
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关键词
耕地撂荒
时间序列
Sentinel-2
LANDSAT
支持向量机
随机森林
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职称材料
题名
基于Sentinel-2和Landsat卫星时序数据的耕地撂荒识别
被引量:
2
1
作者
欧阳许童
张璇
李维庆
刘娟
刘卓圣
机构
自然资源部第三地理信息制图院
自然资源部数字制图与国土信息应用重点实验室
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第8期57-62,共6页
基金
四川省地理信息测绘局2022年新型基础测绘技术研究补助计划(川测发〔2022〕46号)。
文摘
充足的粮食供应是当下经济发展和社会稳定的重要保障之一,撂荒作为耕地边际化的极端表现,对其开展监测对保障耕地数量和质量至关重要。本文以四川省南充市营山县为研究区域,通过GEE平台,使用Sentinel-2和Landsat 7、8数据构建时序数据集,计算NDVI、EVI、NDWI、BSI、MSI等指数,分别利用支持向量机和随机森林法提取耕地撂荒,总分类精度为73.76%,Kappa系数为0.68,针对耕地撂荒最佳提取效果,F_(1)得分为0.6911。本文方法对山地丘陵地区耕地撂荒监测有较大的借鉴意义。
关键词
耕地撂荒
时间序列
Sentinel-2
LANDSAT
支持向量机
随机森林
Keywords
abandoned cultivated land
time series
Sentinel-2
Landsat
support machine vector
random forest
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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作者
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1
基于Sentinel-2和Landsat卫星时序数据的耕地撂荒识别
欧阳许童
张璇
李维庆
刘娟
刘卓圣
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023
2
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