| 物候窗口和多源中高分辨率影像的稻虾田提取 |
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| 引用本文： | 魏浩东,杨靖雅,蔡志文,陈云坪,张馨予,徐保东,胡琼.物候窗口和多源中高分辨率影像的稻虾田提取[J].遥感学报,2022,26(7):1423-1436. |
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| 作者姓名： | 魏浩东 杨靖雅 蔡志文 陈云坪 张馨予 徐保东 胡琼 |
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| 作者单位： | 1.华中农业大学 资源与环境学院 宏观农业研究院, 武汉 430070;2.华中农业大学 植物科学技术学院, 武汉 430070;3.中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101;4.华中师范大学 城市与环境科学学院, 武汉 430079 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（编号：41901380，42001303）；中央高校基本科研业务费专项基金（编号：2662018QD066，CCNU20QN032）；湖北省自然科学基金（编号：2019CFC848）；遥感科学国家重点实验室开放基金（编号：OFSLRSS202022，OFSLRSS201914） |
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| 摘 要： | 由于显著的经济效益和生态效益，近年来稻虾共作模式分布面积迅猛扩张。准确获取稻虾田空间分布信息，对于水稻种植结构调整、产量估算和水资源管理具有重要意义。本文以“小龙虾之乡”——湖北省潜江市为研究区域，基于Google Earth Engine平台协同Landsat 7/8和Sentinel-2卫星数据，通过分析稻虾田的农业耕作管理和季相节律特征，提取了稻虾田区别其他农作物的关键“水淹”信号和“植被”信号。基于实地稻虾田样本统计分析关键特征的阈值，构建稻虾田规则集识别模型，提取了湖北省潜江市2019年稻虾田空间分布。最后，基于实地样本验证该物候窗口特征方法的精度，并评估和比较了该方法与随机森林和基于水体季相差异方法的表现。结果表明：物候窗口1月1日—4月30日内的水淹信号（LSWI>NDVI或EVI）、物候窗口7月15日—9月30日内的植被信号（NDVI或EVI>LSWI）和物候窗口11月10日—12月31日内的水淹信号是稻虾田遥感识别的典型特征。基于该方法提取的2019年潜江市稻虾田制图精度和用户精度分别为90.74%、94.69%，显著高于水体季相差异方法和随机森林方法的精度。基于关键物候窗口的稻虾田提取方法具有较高的泛化能力，能以较少的实地样本进行时空尺度的延展，从而为大尺度长时序稻虾田遥感制图提供重要的方法支撑。
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| 关 键 词： | 遥感 稻虾田 作物提取 Google Earth Engine 物候窗口 Landsat Sentinel-2 |
| 收稿时间： | 2021/2/8 0:00:00 |
Phenology windows and multi-source medium-/high-resolution image extraction for rice-crayfish paddy fields mapping |
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| WEI Haodong,YANG Jingy,CAI Zhiwen,CHEN Yunping,ZHANG Xinyu,XU Baodong,HU Qiong.Phenology windows and multi-source medium-/high-resolution image extraction for rice-crayfish paddy fields mapping[J].Journal of Remote Sensing,2022,26(7):1423-1436. |
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| Authors: | WEI Haodong YANG Jingy CAI Zhiwen CHEN Yunping ZHANG Xinyu XU Baodong HU Qiong |
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| Institution: | 1.College of Resources and Environment, Macro Agriculture Research Institute, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China;2.College of Plant Science & Technology, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China;3.State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;4.College of Urban and Environmental Sciences, Central China Normal University, Wuhan 430079, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | remote sensing rice-crayfish crop extraction Google Earth Engine phenology window Landsat Sentinel-2 |
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