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GEE-Based monitoring method of key management nodes in cotton production

International Journal of Digital Earth 2023年第1期16卷 1907-1922页

作者： Weiguang yang Weicheng Xu kangtin yan Zongyin Cui Pengchao Chen Lei Zhang Yubin Lan College of Electronic Engineering(College of Artificial Intelligence) South China Agricultural UniversityGuangzhouPeople’s Republic of China Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture GuangzhouPeople’s Republic of China College of Agriculture South China Agricultural UniversityGuangzhouPeople’s Republic of China National Center for International Collaboration Research on Precision Agricultural Aviation Pesticide Spraying Technology GuangdongPeople’s Republic of China

The high-temporal-resolution monitoring of key management nodes in cotton management via agricultural remote sensing is vital forfield cotton macro-statistics,particularly for predicting cotton production and obtaining comprehensive *** study examines Shihezi,Xinjiang as a case study,utilizing Sentinel-1 and Sentinel-2 data from 2019 to *** machine learning models(RF,SVM,and CART)were employed to extract annual crop classification area rasters,monitor weekly cultivation progress,and monitor abandoned cropland during the cultivation *** results demonstrate that the random forest model has produced satisfactory results in gridded extraction for cotton classification areas,achieving the producer’s accuracy of the cotton category reached 98.5%,and the kappa coefficient is *** cultivated in 2021 began is a week later than in 2020,yet exhibited a faster cultivate *** proportion of abandoned cottonfields in the study area rose in 2020 compared to *** methodology presented in this study has a certain reference value for exploring the monitoring of continuous changes in crops over the years and macro-monitoring of important activities in the entire growth cycle.

关键词： Google Earth Engine cotton production crop monitoring classification abandoned cropland detection

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