多云多雨区耕地撂荒多源遥感协同监测

作     者：肖文菊 杨颖频 吴志峰 

作者机构：南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室 广州大学地理科学与遥感学院 

出 版 物：《自然资源遥感》 (Remote Sensing for Natural Resources)

年 卷 期：2024年

核心收录：

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：广州大学研究生创新能力培养资助计划“多源遥感协同的撂荒地监测研究”(编号:2022GDJC-M14) 国家自然科学基金项目“华南地区甘蔗种植分布早期遥感精准监测研究”(编号:42201413) 国家自然科学基金-广东联合基金重点项目“粤港澳大湾区湿地资源遥感监测及其生态功能评估研究”(编号:U1901219)共同资助 

主　　题：撂荒地 多源遥感 多云多雨区 耕地 时序特征 

摘      要：多云多雨区面临气候湿热、雨季云污染导致的光学数据缺失等问题,基于单一光学数据难以实现撂荒地的精准监测。该文探索了一种适合多云多雨区的撂荒地遥感监测方法。通过协同光学与合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)多源遥感数据,提取植被在不同时相的光学特征和SAR特征,基于GINI系数评价特征重要性,采用随机森林分类器,实现了2021年揭西县的撂荒地空间分布制图。实验结果表明,该方法在多云多雨区的撂荒地识别中可达到较高的识别精度,总体精度达到87%;相较于仅基于光学遥感特征和基于SAR遥感特征的分类方法,总体精度分别提高了6.7%和13.8%。经分析,归一化植被指数、土壤调节植被指数、极化熵、归一化水体植被指数和反熵对于撂荒地识别均发挥重要作用;2月、4月、6月、8月、12月均为区分撂荒地和非撂荒地的关键时期。本研究构建了多源特征、多时相协同的撂荒地监测模型,为多云多雨区的撂荒地监测研究提供了技术支撑。