基于Google Earth Engine的河南省耕地监测研究

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为提高耕地信息遥感监测的效率,扩展数据适用范围,提出一种基于NDVI时间序列差异指数的耕地信息提取方法。传统的遥感监测方法在大范围,长时间序列的耕地信息提取中面临着遥感数据时空分辨率低、处理量大等挑战,研究效率和精度受到很大的限制。随着遥感云计算技术的发展以及物候信息在耕地提取中的应用,大尺度高效率的耕地监测成为可能,为快速遥感分类带来了新机遇。
  本文基于GoogleEarthEngine云计算平台,以河南省为研究区域,以2018-2020年内多时相Sentinel-2L1C影像为数据源,提取时间序列NDVI曲线,并对曲线进行重建和HANTS谐波平滑;根据不同地类在时间序列NDVI曲线上的差异构建NDVI时间序列差异指数(NTDI),再结合物候信息,定义参与指数运算的植被生长季节,进而通过OTSU阈值法提取2018-2020年河南省的耕地信息;对提取结果进行精度验证,并与其他精度较高的土地覆盖产品以及耕地面积统计结果进行对比。
  研究的结果主要有:
  (1)GoogleEarthEngine能以其高性能的云计算能力快速完成覆盖河南省影像数据的去云、镶嵌、裁剪及指数构建等处理。NTDI指数法以物候信息为基础,与GoogleEarthEngine相结合,形成了耕地信息快速提取框架,可以方便快捷地提取耕地信息,较本地处理具有明显优势。
  (2)NTDI指数法能够很好的识别细小的建筑用地图斑,将耕地与容易混淆的线状地物区别开,较好的还原了耕地与非耕地的空间形态。同时研究区耕地主要分布在居民点较多,交通更为便捷的东部、中部平原地区以及西南部盆地地区;北部、西部以及南部山地和丘陵地区,由于地形不利于耕作,居民点分布较为零散,耕地也相对较少。
  (3)2018年河南省NTDI指数法耕地信息提取精度为2018-2020年三年之内最高,达到84.39%;2019年河南省NTDI指数法耕地信息提取精度有所降低,为84.06%,但比同年的CGLS-LC100产品精度提高了4.06%;2020年河南省NTDI指数法耕地信息提取精度为82.89%,比同年GlobeLand30V2020产品精度降低了2.83%;三种分类数据的耕地空间分布状况较为一致,同时NTDI指数法在线状地物、点状居民点的识别以及耕地边界划分上优于GlobeLand30V2020产品和CGLS-LC100产品,在大范围耕地信息提取上能够满足精度要求,提取过程也更加快捷便利。
  (4)NTDI指数法操作简单,提取效率高,且提取结果因时而异,唯一客观,在河南省中部、东部以及东北部地区提取效果较好,可以满足高精度高效率的耕地提取需求,是用于提取耕地信息的一种有效的方法;同时在河南省西部、西北部和东南部分地区耕地信息提取精度较低,可以通过进一步数据处理和精细化阈值提取来弥补。
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