农业机械学报

作者：冯权泷，任燕，姚晓闯，牛博文，陈泊安，赵圆圆

单位：中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,

关键词：冬小麦;遥感分类;多源数据融合;Google Earth Engine;机器学习;深度学习

基金：国家超级计算郑州中心创新生态系统建设科技专项（201400210100）和国家自然科学基金项目（42001367）

遥感技术能够快速准确地获取农作物空间分布信息，为探究2021年黄淮海平原冬小麦空间分布信息，基于Google Earth Engine（GEE）云平台，以Sentinel-1 SAR雷达影像和Sentienl-2光学遥感影像为数据源，通过计算极化特征、光谱特征和纹理特征，运用随机森林等4种机器学习方法和深度循环神经网络模型，对研究区冬小麦空间分布信息进行提取，并对比各分类器和网络架构的分类精度。结果表明，黄淮海平原冬小麦总面积约为16226667hm2，占研究区总面积的49.17%，其中冬小麦种植面积最大的是河南省，约为4647334hm2，研究区冬小麦种植分布呈现由东向西、由南向北递减的趋势；随机森林是4种机器学习方法中识别精度最高的分类器，总体分类精度为94.30%；在随机森林算法中仅使用Sentinel-1雷达数据总体精度为87.38%，仅使用Sentinel-2光学数据总体精度为93.95%，而融合时序Sentinel主被动遥感数据总体精度为94.30%；在大范围的冬小麦分类上，深度学习模型的泛化性高于机器学习方法。

来源：2023年第2期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2023年第2期