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国内刊号：11-1964/S
国际刊号：1000-1298
发布日期:
作者：唐琪，李恒凯，周艳兵，王秀丽
单位：江西理工大学,江西理工大学,北京市农林科学院,江西理工大学,
关键词：柑橘;种植区识别;PIE-Engine;时序SAR;Sentinel卫星
基金：教育部产学研协同育人项目（202102245015）和江西省高校人文社科研究项目（JC21123）
为准确获取柑橘果园空间分布信息，实现柑橘种植结构调整、产量估算和资源管理，以赣南3个柑橘种植主产区（信丰县、安远县及寻乌县）为研究区域，针对南方地区多云多雨导致传统光学影像较为缺乏的问题，使用Sentinel系列数据和PIE-Engine平台，构建和优选了光谱特征、植被水体指数特征、红边波段特征和纹理特征，并引入时间序列Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）数据的后向散射系数，共同探讨不同特征组合对柑橘种植园的识别提取效果，基于随机森林算法并融合Sentinel-2与时序Sentinel-1 SAR特征识别提取了赣南柑橘种植区。结果表明：5、9、11月柑橘种植园与其他地物的平均后向散射系数分离性最佳，是识别提取柑橘的关键时期；指数特征及纹理特征参与分类改善了分类效果且提高了分类精度；相较于单一SAR特征及指数、纹理特征，加入时序SAR特征的分类结果中总体精度达90.084%，Kappa系数达0.863，错分、漏分误差较小，符合实际地物分布情况，说明了时序SAR特征的可用性和实用性。本研究可为多云多雨的南方柑橘果园的识别提取提供参考。
来源：2024年第3期
《农业机械学报》期刊编辑部
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