文献类型：期刊文章

作　　者：张征云[1] 江文渊[2] 张彦敏[1] 罗航[2]

ZHANG Zheng-yun;JIANG Wen-yuan;ZHANG Yan-min;LUO Hang(Tianjin Academy of Eco-environmental Sciences,Tianjin 300191,China;Tianjin Huanke Environmental Planning Technology Development Co.Ltd.,Tianjin 300191,China)

机构地区：[1]天津市生态环境科学研究院,天津300191 [2]天津环科环境规划科技发展有限公司,天津300191

出　　处：《生态与农村环境学报》

基　　金：国家科技重大专项(2017ZX07107);天津市2021年环境保护专项资金项目(TGPC-2021-D-0336)。

年　　份：2023

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：556-564

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、GEOBASE、IC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：水稻分布范围与面积监测可为水稻产量估算、农业水资源消耗和评价等提供科学决策依据。目前,对华北单季稻稻作区水稻识别的研究尚少,寻找一种适用该区域的水稻识别方法具有一定的研究价值。以天津为研究范围,以Sentinel-1和Sentinel-2为数据源,基于水稻后向散射系数时序变化特征和水稻不同生长期光谱特征,分别对研究区水稻进行了提取,并对两者的提取精度进行了比较。得出以下结论:(1)利用Sentinel-1移栽期、拔节期、抽穗期影像组合可识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在90%以上;(2)在水稻移栽期和成熟期,Sentinel-2近红外、短波红外和可见光红光等波段组合易识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在96%以上,成熟期B12+B8+B4波段组合效果最优;(3)基于水稻成熟期的Sentinel-2 B12+B8+B4波段组合,采用支持向量机法提取水稻是一种适用于华北单季稻的识别方法。运用该方法计算出研究区2016、2018和2021水稻种植面积分别为399.04、586.67和764.55 km^(2),5 a增加365.51 km^(2),符合天津市实际情况。该方法在技术上简单易行,可为提高我国北方稻作区水稻监测效率与精度提供参考。

关 键 词：SENTINEL SAR  光学影像  天津  水稻 阈值  最大似然 支持向量机  

分 类 号：S127]