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基于哨兵2号时间序列影像的山区撂荒耕地识别研究——以临夏县为例

基于哨兵2号时间序列影像的山区撂荒耕地识别研究——以临夏县为例

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作者：刘博辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

在气候变化、区域武装冲突的多重打击之下,世界正在经历一场前所未有的粮食危机。复垦具有粮食生产潜力的撂荒耕地能够在较短时间内增加粮食供应,对应对粮食危机可能具有重要意义。目前,大多数对撂荒耕地的识别主要基于中低分辨率的遥... 详细信息

在气候变化、区域武装冲突的多重打击之下,世界正在经历一场前所未有的粮食危机。复垦具有粮食生产潜力的撂荒耕地能够在较短时间内增加粮食供应,对应对粮食危机可能具有重要意义。目前,大多数对撂荒耕地的识别主要基于中低分辨率的遥感影像数据,丘陵山区耕地破碎,对山区撂荒耕地识别较为困难,撂荒耕地和休耕地的区分具有挑战性。因此,本研究以中国山区甘肃省临夏县为例,提出了一种基于Sentinel-2时间序列影像的变化检测方法,识别2018-2021年内的撂荒耕地,通过对耕地撂荒的时间和撂荒后的土地利用类型进行区分,定义了自发撂荒、诱导撂荒、休耕和流失耕地四种类型。为提高撂荒耕地的识别精度,第一,利用多分辨率分割(Multi-Resolution Segmentation,MRS)方法从多时相Sentinel-2影像中生成耕地对象,采用ESP2尺度评估模块、最大面积法对MRS参数进行优化和改进。利用随机森林分类器(Random Forest,RF)绘制2017-2021年临夏县土地利用地图;第二,通过定义和识别不同类型的耕地,分析土地利用年度变化轨迹,利用年际变化检测法识别出2018-2021年耕地的年际动态变化,并区分自发撂荒、诱导撂荒、休耕和流失耕地四种耕地类型;第三,采用混淆矩阵、Kappa系数和召回率等方法对临夏县土地利用和撂荒耕地的解译精度进行评价;第四,分析了临夏县撂荒耕地的空间变化特征,结合当地自然地理条件和人类活动,提出了该地区撂荒耕地复垦的政策建议。结果表明,本研究的方法可以较好的捕捉到对象级的耕地变化,土地利用解译的年度平均总体精度为93%,对撂荒耕地识别的年度平均总体精度为86%。本研究发现,临夏县撂荒耕地规模较为破碎,在空间上分布分散。大部分撂荒耕地处于土地质量中等、离农民生活距离较为适中的区域,如果将这些撂荒耕地全部复垦,可以为临夏县至少提高3.6%的粮食产量。然而,复垦需要与当地的自然地理和人文条件相结合。在如今全球粮食安全不稳定,易受到威胁的格局下,决策者可以推出一系列关于土地和粮食价格的补贴和奖励政策,鼓励当地农民对这些质量适中区域的撂荒耕地进行复垦。该论文有图24幅,表15个,参考文献101篇。

关键词：多分辨率分割 ESP2 随机森林年际变化检测撂荒地识别

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