基于Sentinel-2 的青铜峡灌区水稻和玉米种植分布早期识别 后印本

摘要: 及时准确地掌握灌区内作物种植分布对于灌溉水资源高效配置、农田精准管理具有重要指导意义。以宁夏青铜峡灌区为研究对象，利用多时相Sentinel-2卫星数据，通过水稻和玉米早期特征分析，提取关键的“水淹”信号和“植被”信号，构建时序归一化差异水体指数（MNDWI）和归一化植被指数（NDVI）特征值数据集，并通过样本分析关键特征阈值，构建水稻和玉米早期种植分布决策树模型，提取2022年宁夏青铜峡灌区水稻和玉米种植的空间分布。结果表明（: 1）玉米和水稻苗期的后半段5月15—31日，水淹信号和植被信号是区分二者关键时期。（2）基于早期作物物候特征的方法，在5月16—31日获取的水稻和玉米图像制图精度高于90%，用户精度超过91%，总体精度超过90%，Kappa系数高于0.88，明显高于同时期随机森林方法的分类精度。（3）本研究提出的方法在早期水稻和玉米种植分布提取方面具有较强的适用性，并且能够在时空尺度上以较少的实地样本进行延展，同时在时间上也更有优势。因此，该方法为青铜峡灌区水稻和玉米种植分布早期调查提供了重要的方法支撑。