结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区

S24; 准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道.该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法.该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数.在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(Random Forest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neu...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in农业工程学报 Vol. 37; no. 9; pp. 110 - 119
Main Authors 张东彦, 杨玉莹, 黄林生, 杨琦, 梁栋, 佘宝, 洪琪, 姜飞
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,合肥 230601%安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,合肥 230601 01.05.2021
安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,淮南 232001%宿州学院信息工程学院,宿州 234000
Subjects
特征优选
种植区提取
机器学习
大豆
模型
Sentinel-2
Online AccessGet full text
ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2021.09.013

Cover

Abstract S24; 准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道.该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法.该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数.在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(Random Forest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现.结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92％～91.91％,Kappa系数在0.72～0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型.此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16％.该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴.
AbstractList S24; 准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道.该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法.该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数.在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(Random Forest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现.结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92％～91.91％,Kappa系数在0.72～0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型.此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16％.该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴.
Author 杨琦
张东彦
梁栋
姜飞
杨玉莹
黄林生
佘宝
洪琪
AuthorAffiliation 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,合肥 230601%安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,合肥 230601;安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,淮南 232001%宿州学院信息工程学院,宿州 234000
AuthorAffiliation_xml – name: 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,合肥 230601%安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,合肥 230601;安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,淮南 232001%宿州学院信息工程学院,宿州 234000
Author_FL Hong Qi
Yang Yuying
Liang Dong
Jiang Fei
Huang Linsheng
Yang Qi
She Bao
Zhang Dongyan
Author_FL_xml – sequence: 1
  fullname: Zhang Dongyan
– sequence: 2
  fullname: Yang Yuying
– sequence: 3
  fullname: Huang Linsheng
– sequence: 4
  fullname: Yang Qi
– sequence: 5
  fullname: Liang Dong
– sequence: 6
  fullname: She Bao
– sequence: 7
  fullname: Hong Qi
– sequence: 8
  fullname: Jiang Fei
Author_xml – sequence: 1
  fullname: 张东彦
– sequence: 2
  fullname: 杨玉莹
– sequence: 3
  fullname: 黄林生
– sequence: 4
  fullname: 杨琦
– sequence: 5
  fullname: 梁栋
– sequence: 6
  fullname: 佘宝
– sequence: 7
  fullname: 洪琪
– sequence: 8
  fullname: 姜飞
BookMark eNo9j8tKw0AYRmdRwVr7GOIq4__PdDLJTineoOBCXZfJJCktZQpGUXeKIJa2pCiIK0Eo1G2XXp_GSfQtjCiuPjiL73AWSMn0TETIEgJF9KVY6dB2khiKAMxxPfQpA4YUfArIS6T8z-dJNUnaAQjkEqCGZbKav9zY8dVuZA7bJuo6zL7N7EVqr4d5_8m-n3-83n2d9bPHB3s_yNKxTW_tZPo5u8yno2wyssPnRTIXq24SVf-2QvY31vfqW05jZ3O7vtZwEgTGHSFdqV0QYYQxZ14gpa-44ExrxULhKqYiCDztKZeH0o8lKk9pl9UYhhyhoBWy_Pt7rEysTKvZ6R0dmMLYNKctfRL8FINf9PJvZW5iCA
ClassificationCodes S24
ContentType Journal Article
Copyright Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
Copyright_xml – notice: Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
DBID 2B.
4A8
92I
93N
PSX
TCJ
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2021.09.013
DatabaseName Wanfang Data Journals - Hong Kong
WANFANG Data Centre
Wanfang Data Journals
万方数据期刊 - 香港版
China Online Journals (COJ)
China Online Journals (COJ)
DatabaseTitleList
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
Discipline Agriculture
DocumentTitle_FL Extraction of soybean planting areas combining Sentinel-2 images and optimized feature model
EndPage 119
ExternalDocumentID nygcxb202109013
GrantInformation_xml – fundername: (国家重点研发计划); (农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心开放课题); (安徽省高校优秀青年人才支持计划项目); (安徽省教育厅基金)
  funderid: (国家重点研发计划); (农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心开放课题); (安徽省高校优秀青年人才支持计划项目); (安徽省教育厅基金)
GroupedDBID -04
2B.
4A8
5XA
5XE
92G
92I
93N
ABDBF
ABJNI
ACGFO
ACGFS
ACUHS
AEGXH
AIAGR
ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
CCEZO
CHDYS
CW9
EOJEC
FIJ
IPNFZ
OBODZ
PSX
RIG
TCJ
TGD
TUS
U1G
U5N
ID FETCH-LOGICAL-s1023-5767c605de1f328b779a3532cca2d56a2ae0b8c8a63d79f71a8ac62421d310a63
ISSN 1002-6819
IngestDate Thu May 29 04:08:36 EDT 2025
IsPeerReviewed false
IsScholarly true
Issue 9
Keywords 特征优选
种植区提取
机器学习
大豆
模型
Sentinel-2
Language Chinese
LinkModel OpenURL
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-s1023-5767c605de1f328b779a3532cca2d56a2ae0b8c8a63d79f71a8ac62421d310a63
PageCount 10
ParticipantIDs wanfang_journals_nygcxb202109013
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2021-05-01
PublicationDateYYYYMMDD 2021-05-01
PublicationDate_xml – month: 05
  year: 2021
  text: 2021-05-01
  day: 01
PublicationDecade 2020
PublicationTitle 农业工程学报
PublicationTitle_FL Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
PublicationYear 2021
Publisher 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,合肥 230601%安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,合肥 230601
安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,淮南 232001%宿州学院信息工程学院,宿州 234000
Publisher_xml – name: 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,合肥 230601%安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,合肥 230601
– name: 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,淮南 232001%宿州学院信息工程学院,宿州 234000
SSID ssib051370041
ssj0041925
ssib001101065
ssib023167668
Score 2.4849355
Snippet S24; 准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道.该研究以安徽省北部平原的典...
SourceID wanfang
SourceType Aggregation Database
StartPage 110
Title 结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区
URI https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/nygcxb202109013
Volume 37
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
journalDatabaseRights – providerCode: PRVEBS
  databaseName: Academic Search Ultimate | Ebsco
  issn: 1002-6819
  databaseCode: ABDBF
  dateStart: 20140101
  customDbUrl: https://search.ebscohost.com/login.aspx?authtype=ip,shib&custid=s3936755&profile=ehost&defaultdb=asn
  isFulltext: true
  dateEnd: 99991231
  titleUrlDefault: https://search.ebscohost.com/direct.asp?db=asn
  omitProxy: true
  ssIdentifier: ssj0041925
  providerName: EBSCOhost
link http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMw7V3LaxYxEF9qC6IH8YlvejAn2bqvZJObyfftRxH0You9lX1WRD6hD9CeFEEstrQoiCdBKNRrjz7_GrfV_8KZ2XwPatHq2cuSTWZ-M5kJySTk4ThXeFaUMs-Fm8qocqNCBG4qqsotpRdWKo2iil4tuXlLTE5HN2b4zMjYnaFdS0uL2US-vO-5kn_xKuSBX_GU7F94tg8KGZAG_8IXPAzfA_mYJTEzhqmQJZwpj0l5Gzf_dMv7boBZps2MjwkZMtkhooDJFrJJxYwimgSCSZZEzLSYkixRuPcBShPBtGSa2BXQGMwBEBCDgJAQmNAR0zFLJAqSApHhV7aJPaIER4l2OeBeT2-OxKpFciVTmjQBXk4IksQBeJtpQXI1FPXaBtG2mPZ63C1bVy0GJIDeRiCsakL1kZgwakCi0HYyItqEqRhpVcRUZ18UqLfFt2skgT_YkUitmjRuZJFZTXvIQP3K_FpzK5Xq6ZEz-lxACVAeFbURHNklGbpRumcDSUVGI1QDiFqT4SSxg0TdtADTUww0JH2gqBEBHjWNoXzCsW1qP9_EaP5GllaEQ2poQjYdbHBBawgBuAJAuIpTUXy0gf831kGNNRQ2YFwhpB38bVzRXGZk-081FCT4diN3af_U_qGMijnFMihhoi9hAts3Xc3cnOHec1t899Fc_jBDGg8i_fCQMxZAuOONOmPatE1nMFPycTGoP5QHeCGGGKw8cD_Edy_6u-VwrwinjSNWjcMO6yl57Xcq0lnIbpV254bC9qnjzjE73x7XTed5whlZvnvSOarn5u2dQ-Up5_rup1f1xvNB11l_2a6frtcvV3dXPtRfn3z7_ObH45Wd9-_qty921jfq9df15tb37We7W2s7m2v16sfTznQnmWpNuvZhGXcBb6pxeSziXHi8KP0qDGQWxyoNeRjAaBYUXKRBWnqZzGUqwiJWVeynMs3xIJ1fwGwYcs84o90H3fKsM56pIpd5VPHKL6Iiz2RY-PjiiORxUEL6nDNu6z9rB46F2T0-Ov9nkgvOkUG3dtEZXZxfKi_BZGgxu2wd-xO5o_Ev
linkProvider EBSCOhost
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%E7%BB%93%E5%90%88Sentinel-2%E5%BD%B1%E5%83%8F%E5%92%8C%E7%89%B9%E5%BE%81%E4%BC%98%E9%80%89%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8F%90%E5%8F%96%E5%A4%A7%E8%B1%86%E7%A7%8D%E6%A4%8D%E5%8C%BA&rft.jtitle=%E5%86%9C%E4%B8%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%AD%A6%E6%8A%A5&rft.au=%E5%BC%A0%E4%B8%9C%E5%BD%A6&rft.au=%E6%9D%A8%E7%8E%89%E8%8E%B9&rft.au=%E9%BB%84%E6%9E%97%E7%94%9F&rft.au=%E6%9D%A8%E7%90%A6&rft.date=2021-05-01&rft.pub=%E5%AE%89%E5%BE%BD%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E5%86%9C%E4%B8%9A%E7%94%9F%E6%80%81%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9B%BD%E5%AE%B6%E5%9C%B0%E6%96%B9%E8%81%94%E5%90%88%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%B8%AD%E5%BF%83%2C%E5%90%88%E8%82%A5+230601%25%E5%AE%89%E5%BE%BD%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E5%86%9C%E4%B8%9A%E7%94%9F%E6%80%81%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9B%BD%E5%AE%B6%E5%9C%B0%E6%96%B9%E8%81%94%E5%90%88%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%B8%AD%E5%BF%83%2C%E5%90%88%E8%82%A5+230601&rft.issn=1002-6819&rft.volume=37&rft.issue=9&rft.spage=110&rft.epage=119&rft_id=info:doi/10.11975%2Fj.issn.1002-6819.2021.09.013&rft.externalDocID=nygcxb202109013
thumbnail_s http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/image/custom?url=http%3A%2F%2Fwww.wanfangdata.com.cn%2Fimages%2FPeriodicalImages%2Fnygcxb%2Fnygcxb.jpg