基于Sentinel-2影像数据的耕地撂荒信息提

发布时间：2022-04-25 20:16

　　耕地撂荒危及区域粮食安全和当地生态环境,当前耕地撂荒信息的提取多基于MODIS、Landsat、SPOT、TM/ETM+等影像数据,这些影像数据时空分辨率或光谱分辨率较低,对地形复杂区域的地类提取有一定的干扰,文章基于分辨率为10 m的Sentinel-2卫星数据,利用随机森林算法进行土地利用分类,并依据耕地撂荒判别规则提取耕地撂荒信息,得到以下结论:（1）采用随机森林算法分类对2017—2019年影像进行分类,其精度均在0.7～0.9之间,Sentinel-2特有的红边波段指数特征可以有效提高山区复杂地形的土地利用分类精度;（2）2017—2018年休耕面积为11.374 5 km~2,2018—2019年休耕面积为6.736 4 km~2,2017—2019年撂荒面积为3.964 1 km~2,得到撂荒率为7.8%,可以看出八里湾镇的休耕现象较普遍,耕地撂荒现象比较严重;（3）结合坡度来看,撂荒主要分布在坡度大于15觷的西南部,说明坡度大,不宜于耕种的地方撂荒严重。 

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
一、引言
二、研究区概况
三、数据来源与方法
    （一）数据来源
    （二）数据预处理
    （三）随机森林算法分类
    （四）耕地撂荒的提取规则
        1. 耕地撂荒的定义。
        2. 耕地撂荒的提取规则。
四、结果与分析
五、结论与讨论
    （一）结论
    （二）讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多时相Sentinel-2A的县域农作物分类[J]. 吴静,吕玉娜,李纯斌,李全红.  农业机械学报. 2019(09)
[2]基于随机森林和Sentinel-2影像数据的低山丘陵区土地利用分类——以重庆市江津区李市镇为例[J]. 张卫春,刘洪斌,武伟.  长江流域资源与环境. 2019(06)
[3]撂荒耕地的提取与分析——以山东省庆云县和无棣县为例[J]. 肖国峰,朱秀芳,侯陈瑶,夏兴生.  地理学报. 2018(09)
[4]不同分辨率影像的撂荒地提取方法[J]. 张碧蓉,侯志华,段平,李佳.  测绘与空间地理信息. 2018(07)
[5]“撂荒地”影像特征分析及信息提取——以右玉县牛心堡乡为例[J]. 王利,李欣欣.  辽宁师范大学学报(自然科学版). 2017(04)
[6]单变量特征选择的苏北地区主要农作物遥感识别[J]. 王娜,李强子,杜鑫,张源,赵龙才,王红岩.  遥感学报. 2017(04)
[7]经济欠发达地区撂荒耕地空间格局与驱动因素分析[J]. 牛继强,林昊,牛樱楠,樊勇,唐文武.  农业机械学报. 2017(02)
[8]基于时序归一化植被指数的撂荒地调查研究[J]. 阿力木江·吐斯依提,朱秀芳,努尔麦麦提·艾尔肯.  上海国土资源. 2016(04)
[9]耕地撂荒研究进展与展望[J]. 李升发,李秀彬.  地理学报. 2016(03)
[10]欧洲耕地撂荒研究及对我国的启示[J]. 史铁丑,李秀彬.  地理与地理信息科学. 2013(03)

硕士论文
[1]半干旱地区基于遥感与农户调查的耕地撂荒原因探究[D]. 马玲玲.内蒙古师范大学 2010



本文编号：3648270