农业机械学报

作者：王宇，林中云，赵胜楠，郭灵辉，李亚龙，任礼鹏

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：地表覆盖产品;Sentinel数据;GEE;数据融合;训练样本量

基金：国家自然科学基金重点项目（U22A20620）、国家自然科学基金面上项目（41971274）、河南省科技攻关计划项目（212102310028）和河南理工大学博士基金项目（B2021-16）

地表覆盖产品是地理国情监测、生态系统评估、国土空间规划等活动的重要基础数据。GEE、PIE、微软行星云等遥感计算云平台具备丰富的数据源和强大算力。利用GEE云平台融合多套公开产品制作训练样本，可以显著降低产品更新的成本和周期，具有重要研究价值。本文以淮河流域为例，将欧洲航天局（ESA）和美国环境系统研究所（ESRI）存储在GEE平台上的2020年分辨率10m地表覆盖产品作为训练样本数据源，选用Sentinel-1雷达和Sentinel-2多光谱影像构建特征空间，利用随机森林分类方法制作分辨率10m的地表覆盖产品。为验证方法效果，进行了2组对比实验。实验1随机抽取1116个公开产品类别一致的样点作为训练样本，并通过目视解译方式验证本文产品与多套公开产品的精度。结果显示，本文产品总体精度为80.35%，相较于公开产品的总体精度提升2.89~8.94个百分点，局部刻画也更加精细；在Sentinel-2基础上加入雷达影像，总体精度提高3.52个百分点，雷达影像辅助效果明显。实验2设置8组不同数量的训练样本，并分别以人工判读、ESA、ESRI、DW、GlobeLand30为参考数据源，研究不同训练样本量和不同参考数据源对分类产品总体精度的影响。结果显示，随着训练样本不断增加，基于5种不同参考数据源的总体精度的提升幅度逐渐减小并趋于相对稳定。研究结果表明，借助GEE平台上的公开地表覆盖产品和海量遥感影像，可以快速提取高质量的训练样本，获得更高质量的分辨率10m地表覆盖产品，该方法具有重要的实践推广价值。

来源：2023年第8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8期