融合Sentinel-2与时序Sentinel-1 SAR特征的赣南柑橘种植区识别

作     者：唐琪 李恒凯 周艳兵 王秀丽 

作者机构：江西理工大学经济管理学院 北京市农林科学院信息技术研究中心 江西理工大学土木与测绘工程学院 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：09[农学] 0902[农学-园艺学] 090201[农学-果树学] 

基　　金：教育部产学研协同育人项目(202102245015) 江西省高校人文社科研究项目(JC21123) 

主　　题：柑橘种植区识别 PIE-Engine 时序SAR Sentinel卫星 融合 

摘      要：为准确获取柑橘果园空间分布信息，实现柑橘的种植结构调整、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）为研究对象，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的参与分类有利于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，具有一定应用潜力。