基于深度学习的内蒙古河套灌区2000-2021年种植结构提取与动态 - 张圣微; 杨林; 叶德成; 张凤霞; 白燕英; 李河; 陈婧; 方科迪 (农业工程学报, 2023)
S127; 河套灌区是中国重要的粮油生产基地,掌握其多年种植结构的时空演化,不但可以为探讨农田产量和灌溉用水量提供数据,还可以为未来农业结构调整提供科学依据.该研究基于Landsat-5和Landsat-8遥感影像,计算得到灌区年内时间序列归一化植被指数(normalized differnce vegetation index,NDVI)数据,对影像缺失区域则利用MODIS NDVI数据进行插补,在此基础上还计算得到了光谱特征、纹理特征等数据.构建了多层感知机(multilayerperceptron,MLP)神经网络的深度学习算法,并将模型进行年际迁移从而得到2000-2021年的种植结构,进行多年时空变化分析.结果表明,2021年总体分类精度达到89％,Kappa系数为0.87,其中玉米、小麦和蔬菜等主要作物的分类精度高于90％,与统计种植面积比较,相对误差在2％～8％之间.2000-2021年间,葵花、玉米的种植面积呈上升趋势,小麦种植面积大量缩减;研究时段内葵花种植面积发生演变较大,玉米次之,均主要由小麦转入.该模型具有较高的分类准确性及迁移效果,可为内蒙古河套灌区农业管理、资源合理利用提供参考.