基于GEE平台和多维特征优选的粮食作物提取——以西辽河流域为例

作     者：王振兴 刘东 王敏 Wang Zhenxing

作者机构：中国科学院大学资源与环境学院北京100049 

出 版 物：《江苏农业科学》 (Jiangsu Agricultural Sciences)

年 卷 期：2023年第51卷第21期

页      面：200-208页

学科分类：082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 

基　　金：国家自然科学基金(编号:41671525)。 

主　　题：西辽河流域 GEE云平台 多维特征 作物识别 种植结构 

摘      要：快速准确地掌握作物种植类型和布局,对农业生产和管理具有重要意义。选取西辽河流域为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以Landsat和MODIS影像作为数据源,构建时序NDVI、物候参数、光谱指数、反射率及地形因子等多维特征。分别采用随机森林、支持向量机、分类回归树等方法,对比不同特征和分类器组合,选择优选特征和随机森林分类器,完成西辽河流域玉米、大豆和水稻的提取。结果表明,基于GEE平台可快速构建作物识别的多维特征,进一步利用递归消除随机森林优选特征,当加入重要性前30位特征参数时,总体精度可基本达到最高。选择优选特征组合并基于随机森林模型进行训练分类,可以实现高效率、高精度的作物空间分布制图。在验证指标中总体精度、κ系数、统计R2等验证指标均大于0.9,说明作物识别精度较高。西辽河流域农作物主要沿河流两侧呈条带状分布,玉米是最主要的农作物类型,大豆、水稻种植面积较少。