基于光学和雷达遥感数据的青藏高原农牧地识别
文献类型：期刊论文
| 作者 | 赵劲昌2,3; 孙晓芳2,3; 王猛2,3; 王军邦1 |
| 刊名 | 遥感技术与应用
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| 出版日期 | 2025-06-10 |
| 卷号 | 40期号:03页码:695-707 |
| 关键词 | Highland barley and oilseed rape Pasture extraction Multi-source data fusion Google Earth Engine Random forests |
| ISSN号 | 1004-0323 |
| 产权排序 | 3 |
| 英文摘要 | 青藏高原农牧地是保护天然草地、维持该区域生态安全屏障的基础，其空间分布格局亟需进行精确刻画。卫星遥感技术广泛应用于快速准确获取地表覆盖的空间分布制图，为农牧地识别提供了技术途径。本研究利用Google Earth Engine(GEE)云平台，结合物候知识和机器学习算法，以实地调研获取的样点数据、Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar(SAR)雷达影像和Sentinel-2光学遥感影像为数据源，通过雷达极化特征、光学植被指数特征、物候特征和地形特征，对青藏高原典型的混合农牧地青稞和油菜种植分布、种植频率等进行识别。研究结果表明：2019～2023年间，日喀则市青稞和油菜的总种植面积呈现稳步增长的趋势，种植结构相对稳定，且分布格局表现出明显的东多西少特征，整体分布较为分散。在分类过程中，将Sentinel-2光学遥感数据与Sentinel-1 SAR雷达数据相结合，相比仅使用单一数据源特征，显著提升了分类的总体精度、Kappa系数和F1得分。进一步融入地形特征后，精度再次提升，且遥感估算的种植面积与统计公报中的实际面积更加接近。鉴于此，整合植被指数、地形以及后向散射特征，研究实现了对青稞和油菜种植地的精准识别，期间的总体分类精度均超过92%,Kappa系数最低值为0.841,F1得分均高于0.917。本研究为进一步开展青藏高原人工草地种植分布制图，科学制定草地畜牧业发展及生态保护政策，提供了重要的方法基础。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/214433]  |
| 专题 | 生态系统网络观测与模拟院重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 孙晓芳 |
| 作者单位 | 1.中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室 2.中比地理信息联合实验室; 3.曲阜师范大学地理与旅游学院; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵劲昌,孙晓芳,王猛,等. 基于光学和雷达遥感数据的青藏高原农牧地识别[J]. 遥感技术与应用,2025,40(03):695-707. |
| APA | 赵劲昌,孙晓芳,王猛,&王军邦.(2025).基于光学和雷达遥感数据的青藏高原农牧地识别.遥感技术与应用,40(03),695-707. |
| MLA | 赵劲昌,et al."基于光学和雷达遥感数据的青藏高原农牧地识别".遥感技术与应用 40.03(2025):695-707. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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