基于多时相MODIS数据的黑龙江省大豆种植区识别与面积估算

doi:10.3969/j.issn.1673-503X.2024.06.011

Abstract

Abstract:

Multi-temporal MODIS image data of Heilongjiang province from 2017 to 2021 were selected, and based on Google Earth Engine (GEE) geospatial analysis cloud platform, the spectral reflectance of various types of features as well as the difference characteristics of indices such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Water Index (NDWI) were compared and analyzed.A classification decision tree was established to identify soybean planting areas in Heilongjiang province, estimate the area, and compare with other classification methods.The results show that the total accuracy of estimating the area of soybean planting areas in Heilongjiang province in 2018 identified based on the decision tree classification method is 97.09%, and the Kappa coefficient is 0.77, which is higher than the random forest and support vector machine methods in terms of classification accuracy.By adjusting and optimizing the decision tree model for soybean planting area identification and area estimation in the year without sample, the soybean distribution change in Heilongjiang province from 2017 to 2021 was obtained with a total accuracy of more than 90%, a Kappa coefficient of more than 0.60, and an accuracy of more than 95% for the area estimation results.

Key words: Vegetation index, Water index, Spectral analysis, Decision tree classification

CLC Number:

TP79/P407.8

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Figures/Tables 12

Fig.1

Table 1

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波段名称	波段简称	波长/nm	波段描述	分辨率/m
sur_refl_b01	Band1	620~670	红光波段(Red)	500
sur_refl_b02	Band2	841~876	近红外波段(NIR)	500
sur_refl_b03	Band3	459~479	蓝光波段(Blue)	500
sur_refl_b04	Band4	545~565	绿光波段(Green)	500
sur_refl_b05	Band5	1230~1250	短波红外波段(SWIR)	500
sur_refl_b06	Band6	1628~1652	-	500
sur_refl_b07	Band7	2105~2155	-	500

数据日期	大豆生育期	玉米生育期	水稻生育期
2018/05/25	出苗期	出苗期	移栽期
2018/06/18	三真叶期	七叶期	分蘖期
2018/07/28	开花期	抽穗期	孕穗期
2018/08/13	结荚期	吐丝期	抽穗期
2018/09/14	鼓粒期	乳熟期	乳熟期

方法	总体精度/(%)	Kappa系数	识别面积/ha
决策树法	97.09	0.77	3.575×10⁶
随机森林法	95.42	0.50	3.140×10⁶
支持向量机法	93.26	0.55	8.943×10⁶

年份	影像日期	特征指标阈值设置
2017年	2017/05/25 2017/06/18 2017/08/13	RRI₀₈₁₃ < 0.10 NDVI₀₅₂₅ < 0.53 NDWI₀₅₂₅ < -0.45 NDVI₀₅₂₅>0.36 NDVI₀₆₁₈ < 0.72
2018年	2018/05/25 2018/06/18 2018/08/13	RRI₀₈₁₃ < 0.10 NDVI₀₅₂₅ < 0.52 NDWI₀₅₂₅ < -0.45 NDVI₀₅₂₅>0.36 NDVI₀₆₁₈ < 0.72
2019年	2019/05/25 2019/06/18 2019/07/28 2019/09/14	RRI₀₇₂₈ < 0.10 NDWI₀₅₂₅ < -0.42 NDVI₀₅₂₅>0.33 NDVI₀₆₁₈ < 0.72 sur_refl_b05₀₉₁₄>0.247 sur_refl_b07₀₉₁₄>0.08
2020年	2020/05/24 2020/06/25 2020/08/12	RRI₀₈₁₂ < 0.10 NDVI₀₅₂₄ < 0.50 NDWI₀₅₂₄ < -0.45 NDVI₀₆₂₅>0.63
2021年	2021/06/18 2021/08/13 2021/09/14	RRI₀₈₁₃ < 0.10 NDVI₀₉₁₄ < 0.64 NDWI₀₉₁₄ < -0.57 NDVI₀₆₁₈ < 0.74 sur_refl_b07₀₉₁₄>0.09

年份	识别大豆种植区面积/ha	农业统计大豆种植面积/ha	相对误差/(%)
2017年	3.7629×10⁶	3.7355×10⁶	0.7
2018年	3.5735×10⁶	3.5682×10⁶	0.1
2019年	4.3155×10⁶	4.2795×10⁶	0.8
2020年	4.6782×10⁶	4.8322×10⁶	-3.2
2021年	3.8929×10⁶	3.8882×10⁶	0.1

Identification and area estimation of soybean planting areas in Heilongjiang province based on multi-temporal MODIS data

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年份	作物种类	大豆/像元	其他作物/像元	PA/(%)	UA/(%)	OA/(%)	Kappa
2017年	大豆	323	72	69.16	81.77	95.98	0.73
2017年	其他作物	144	4832	98.53	97.11	95.98	0.73
2018年	大豆	507	159	80.48	76.13%	97.09	0.77
2018年	其他作物	123	8908	98.25	98.64%	97.09	0.77
2019年	大豆	392	109	54.60	78.24	95.77	0.62
2019年	其他作物	326	9454	98.86	96.67	95.77	0.62
2020年	大豆	958	211	71.55	81.95	90.79	0.71
2020年	其他作物	381	4875	95.85	92.75	90.79	0.71
2021年	大豆	776	73	62.33	91.40	94.34	0.71
2021年	其他作物	469	8262	99.12	94.63	94.34	0.71

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