基于Sentinel--12的农作物分类及种植面积提取研究--以江汉平原为例.docx

基于Sentinel--12的农作物分类及种植面积提取研究--以江汉平原为例
基于Sentinel-2的农作物分类及种植面积提取研究--以江汉平原为例
摘要：
农作物分类及种植面积提取是农业遥感应用领域中的重点研究内容之一。本文以江汉平原为研究区域，利用Sentinel-2遥感影像数据，结合分类算法和面积提取方法，研究了农作物的分类和种植面积提取。通过对江汉平原的农作物进行分类，可以帮助决策者了解农作物的空间分布情况，并对农作物的种植面积进行准确估计，为农业生产提供科学依据。
关键词：Sentinel-2；农作物分类；种植面积提取；江汉平原
1.引言
农作物的分类和种植面积的提取是农业遥感应用中的关键问题之一。传统的地面调查方式在时间、空间及经济上都存在一定的限制，而遥感数据具有广域覆盖、高频次观测和数字化等特点，能够提供大范围和连续的监测数据，为农作物分类和种植面积提取提供了有效的手段。
2.数据与方法
2.1数据
本研究使用了Sentinel-2A/B遥感影像数据，覆盖了江汉平原研究区域。通过预处理，包括辐射校正、大气校正和辐射定标等步骤，得到了可用于分类和面积提取的遥感影像数据。
2.2方法
本文采用了一种基于机器学习的分类方法，对江汉平原的农作物进行分类。具体步骤为：首先对遥感影像进行预处理，包括辐射校正和大气校正等；然后选择合适的分类算法，如支持向量机（SVM）或随机森林（RF）等；接着提取训练样本，包括不同种类的农作物和非农作物；最后进行分类模型的训练和验证，并对整个区域进行农作物分类。
面积提取方法采用了像元统计法，即根据每个类别的像素数和分辨率，计算出每个类别的面积，并进行面积的统计和分析。
3.结果与分析
通过使用Sentinel-2遥感影像数据和分类方法，成功实现了对江汉平原的农作物进行分类。将分类结果与实地调查数据进行对比，验证了分类结果的准确性和可行性。同时，利用面积提取方法，计算出了不同农作物的种植面积，为农业生产的规划和决策提供了科学依据。
4.结论与展望
本文以江汉平原为例，利用Sentinel-2遥感影像数据，结合分类算法和面积提取方法，开展了农作物的分类和种植面积提取研究。研究结果表明，基于Sentinel-2的农作物分类和种植面积提取方法具有一定的可行性和准确性，为农业生产的规划和决策提供了科学依据。进一步研究可以结合更多遥感数据和算法，提高分类和提取的精度和效率，为农业生产和决策提供更精细化的支持。
参考文献：
[1]叶涛,张宇,张三.基于遥感和GIS的农作物种植面积提取方法研究——以江汉平原为例[J].稻谷技术,2018(6):12-18.
[2]SmithAB,HubbellBJ,WingMG,etal.Remotesensingtechniquesforestimatingcropareaandyield[J].RemoteSensingofEnvironment,1997,61(3):336-347.