基于Sentinel-2 NDVI(normalized difference vegetation index)时间序列数据特征绘制了江汉平原2020—2024年的农作物种植强度空间分布并分析其变化特征。首先对NDVI数据进行了云掩膜和时序平滑等预处理获取完整的作物NDVI时序曲线;然后,提取曲线的波峰和波谷、作物的SOS(start of season)和EOS(end of season)等关键物候信息,在此基础上提出了一种波峰计数的种植强度提取方法,并通过野外调查数据进行了精度验证。研究结果表明,该方法能够有效绘制江汉平原单季作物、双季轮作和三季轮作的空间分布,5 a整体精度均超过85%。该方法为精准农业的发展提供了可靠的技术手段。
Mariana Belgiu,Ovidiu Csillik.Sentinel-2 cropland mapping using pixel-based and object-based time-weighted dynamic time warping analysis[J].Remote Sensing of Environment,2018.
Bingwen Qiu,Difei Lu,Zhenghong Tang,Dunjiang Song,Yuhuai Zeng,Zhuangzhuang Wang,Chongcheng Chen,Nan Chen,Hongyu Huang,Weiming Xu.Mapping cropping intensity trends in China during 1982–2013[J].Applied Geography,2017.