农业机械学报

作者：李长春，陈伟男，王宇，马春艳，王艺琳，李亚聪

单位：河南理工大学,河南理工大学,河南理工大学,河南理工大学,河南理工大学,河南理工大学,

关键词：冬小麦;种植面积;Sentinel数据;生育期;融合影像;随机森林

基金：国家自然科学基金项目（41871333）和河南省科技攻关项目（212102110238）

冬小麦是我国主要的粮食作物之一，及时准确地获取冬小麦种植面积对农业政策的制定具有重要意义。以河南省扶沟县为研究区域，以多生育期Sentinel-1A和Sentinel-2A/B遥感影像为数据源，构建光谱特征、植被特征和极化特征的多生育期数据集，分析各类地物的特征曲线，采用随机森林算法对单生育期单传感器、单生育期多传感器、多生育期单传感器和多生育期多传感器的遥感影像进行精细分类，实现县域冬小麦制图。结果显示：单生育期的雷达影像无法满足制图要求，拔节期的总体精度最高，仅为62.9%，多生育期雷达影像分类精度达到81.9%，基本满足制图要求；单生育期的光学影像和融合影像在成熟期的精度最高，总体精度分别为93.4%和95.1%，Kappa系数分别为92.4%和94.8%，可以绘制较为精准的冬小麦分布图；多生育期融合影像绘制的扶沟县2019年冬小麦空间分布图，总体精度为96.8%，结果最优。研究结果表明融合的多生育期遥感影像可以为县域冬小麦种植面积的提取提供技术依据。

来源：2021年第12期

《农业机械学报》期刊编辑部

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