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自然资源遥感  2022, Vol. 34 Issue (4): 144-154    DOI: 10.6046/zrzyyg.2021385
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基于Sentinel-2 MSI与Sentinel-1 SAR相结合的黄土高原西部撂荒地提取——以青海民和县为例
张昊1,2,3(), 高小红1,2,3,4(), 史飞飞1,2,3, 李润祥1,2,3
1.青海师范大学地理科学学院,西宁 810008
2.青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室,西宁 810008
3.青海省自然地理与环境过程重点实验室,西宁 810008
4.高原科学与可持续发展研究院,西宁 810008
Sentinel-2 MSI and Sentinel-1 SAR based information extraction of abandoned land in the western Loess Plateau:A case study of Minhe County in Qinghai
ZHANG Hao1,2,3(), GAO Xiaohong1,2,3,4(), SHI Feifei1,2,3, LI Runxiang1,2,3
1. School of Geographical Sciences, Qinghai Normal University, Xining 810008, China
2. MOE Key Laboratory of Tibetan Plateau Land Surface Processes and Ecological, Xining 810008, China
3. Qinghai Province Key Laboratory of Physical Geography and Environmental Process, Xining 810008, China
4. Academy of Plateau Science and Sustainability, Xining 810008, China
全文: PDF(3961 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

青海东部农业区地处黄土高原向青藏高原的过渡地带,黄土丘陵地貌类型多样、地形起伏大、破碎。随着近几十年来城市化进程的加快,农村可用劳动力缺失导致土地撂荒现象日益严重,因此掌握东部农业区撂荒地分布状况,对保护耕地与生态用地至关重要。本研究基于GEE云平台,以青海民和县为案例,依据农作物的物候特征,选取种植期和成熟期2季的Sentinel-2 MSI与Sentinel-1 SAR卫星影像为主要数据源,以DEM为辅助,结合光谱、地形、极化与缨帽特征,采用随机森林方法对研究区2018—2020年土地覆被进行自动分类,获取了研究区3 a的土地覆被数据,在此基础上借助撂荒地判断规则建立决策树提取撂荒地并进行验证。研究结果表明: 2018年、2019年及2020年土地覆被总体分类精度分别为86.93%,87.36%和88.54%; 2020年民和县撂荒地面积为43.17 km2,占总面积的2.28%; 撂荒地主要分布在海拔为2 200~2 600 m范围、坡度为6°~25°范围、坡向为阴坡的区域。Sentinel-1 SAR影像极化特征结合到Sentinel-2 MSI多季相数据中,能够有效提高黄土丘陵地形区土地覆被分类精度,获得较为准确的撂荒地信息。该研究为类似地形区域进行撂荒地提取提供了方法参考和借鉴。

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张昊
高小红
史飞飞
李润祥
关键词 撂荒地Sentinel-1/2多季相随机森林黄土高原西部民和县    
Abstract

The eastern agricultural areas of Qinghai are located in the transitional zone from the Loess Plateau to the Qinghai-Tibet Plateau. In this transitional zone, the loess hills feature various landforms, large fluctuations, and fragmentation. With the acceleration of urbanization in recent decades, the shortage of available rural labor force has aggravated land abandonment. Therefore, ascertaining the distribution of abandoned land in the eastern agricultural areas of Qinghai is very crucial to protecting cultivated and ecological land. This study investigated Minhe County in Qinghai Province based on the GEE cloud platform. According to the phenological characteristics of crops, both Sentinel-2 MSI and Sentinel-1 SAR satellite images covering the growth and planting periods of crops were selected as the main data source. With the aid of the DEM and by combining the characteristics of spectra, terrain, polarization, and tasseled cap, this study automatically classified the land cover from 2018 to 2020 in the study area using the random forest method, obtaining the three-year land cover data of the study area. Then, this study built a decision tree based on the determination rules for abandoned land and extracted and verified the abandoned land information using the decision tree. The study results are as follows. The overall classification precision of land cover in 2018, 2019, and 2020 were 86.93%, 87.36%, and 88.54%, respectively. The area of abandoned land in Minhe County in 2020 was 43.17 km2, accounting for 2.28% of the total study area. The abandoned land was mainly distributed in areas with an altitude of 2 200~2 600 m, a slope of 6°~25°, and a shady slope direction. The integration of the polarization characteristics of Sentinel-1 SAR images into Sentinel-2 MSI multi-season images can effectively improve the land cover classification precision and yield accurate information on the abandoned land. This study will provide a reference method and basis for the information extraction of abandoned land in areas with similar terrain.

Key wordsabandoned land    Sentinel-1/2 satellite imagery    multi-season    random forests    western Loess Plateau    Minhe County
收稿日期: 2021-11-16      出版日期: 2022-12-27
ZTFLH:  TP79  
基金资助:青海省自然科学基金项目“基于GEE云平台与Landsat卫星长时间序列数据的湟水流域30多年土地利用/土地覆被时空变化研究”(2021-ZJ-913)
通讯作者: 高小红(1963-),女,博士生导师,教授,研究方向为遥感应用与地理空间数据分析。Email: xiaohonggao226@163.com
作者简介: 张 昊(1998-),男,硕士研究生,研究方向为遥感应用与地理空间数据分析。Email: 15959785022@163.com
引用本文:   
张昊, 高小红, 史飞飞, 李润祥. 基于Sentinel-2 MSI与Sentinel-1 SAR相结合的黄土高原西部撂荒地提取——以青海民和县为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 144-154.
ZHANG Hao, GAO Xiaohong, SHI Feifei, LI Runxiang. Sentinel-2 MSI and Sentinel-1 SAR based information extraction of abandoned land in the western Loess Plateau:A case study of Minhe County in Qinghai. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(4): 144-154.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2021385      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2022/V34/I4/144
Fig.1  民和县位置图
Fig.2  民和县主要作物类型与物候期
卫星及数
据类型
2018年 2019年 2020年
种植期 成熟期 种植期 成熟期 种植期 成熟期
Sentinel-1
SAR
18 26 18 24 15 22
Sentinel-2
L1C
23 91 0 0 0 0
Sentinel-2
L2A
0 0 45 72 36 59
合计 41 117 63 96 51 81
Tab.1  Sentinel-1/2 satellite image of Minhe County from 2018 to 2020 (景)
年份 耕地 林地 草地 河渠、水
库坑塘
河滩
城乡工矿
居民用地
未利用
土地
2018年 1 807 648 1 397 164 497 1 629 999
2019年 1 805 642 1 063 164 497 1 644 983
2020年 1 810 615 1 298 164 493 1 515 961
Tab.2  Feature type sample points (个)
Fig.3  技术路线图
指数 B2 B3 B4 B8 B11 B12
亮度指数 0.082 2 0.136 0 0.261 1 0.389 5 0.388 2 0.136 6
绿度指数 -0.112 8 -0.168 0 -0.348 0 0.316 5 -0.457 8 -0.406 4
湿度指数 0.136 3 0.280 2 0.307 2 -0.080 7 -0.406 4 -0.560 2
Tab.3  Sentinel-2A/B缨帽变换矩阵系数
特征组合 Kappa系数 总体分类精度/%
光谱 0.723 7 77.66
光谱+地形 0.792 9 83.26
光谱+地形+纹理 0.797 1 83.59
光谱+地形+缨帽 0.803 3 84.10
光谱+地形+纹理+缨帽 0.803 7 84.14
光谱+地形+缨帽+纹理 0.803 7 84.14
光谱+地形+极化 0.829 6 86.20
光谱+地形+极化+缨帽 0.838 4 86.92
光谱+地形+极化+纹理 0.832 7 86.43
光谱+地形+纹理+缨帽+极化 0.834 7 86.62
Tab.4  不同特征组合下Kappa系数和总体分类精度
年份 重要性评估前11个特征
地形特征 极化特征 光谱特征 缨帽特征
2018年 高度 种植期-
VH
成熟期-
EVI
种植期-
EVI
种植期-
wetness
坡度 成熟期-
VH
种植期-
RRI
种植期-
MNDWI
成熟期-
wetness
成熟期-
B2
2019年 高度 种植期-
VH
成熟期-
EVI
种植期-
RRI
种植期-
wetness
坡度 成熟期-
VH
种植期-
EVI
成熟期-
wetness
种植期-
VV
成熟期-
B2
2020年 高度 成熟期-
VH
种植期-
EVI
成熟期-
EVI
种植期-
wetness
坡度 种植期-
VH
种植期-
RRI
成熟期-
MNDWI
成熟期-
VV
成熟期-
B2
Tab.5  2018年、2019年、2020年特征优化选择结果
年份 Kappa系数 总体分类精度/%
2018年 0.838 9 86.93
2019年 0.843 6 87.36
2020年 0.859 2 88.54
Tab.6  Kappa系数和总体精度
Fig.4  撂荒地提取决策树
Fig.5  2018年、2019年、2020年土地覆被分类结果
Fig.6  撂荒地空间分布、验证样点及局部区域放大
高程级数 范围/m 面积/km2 占比/%
1 [1 652,2 000) 3.26 7.56
2 [2 000,2 200) 3.81 8.81
3 [2 200,2 400) 22.77 52.74
4 [2 400,2 600) 12.74 29.50
5 [2 600,4 200] 0.59 1.39
Tab.7  不同高程级别下的撂荒地面积统计
坡度级数 范围/(°) 面积/km2 占比/%
1 [0,2) 0.35 0.81
2 [2,6) 2.09 4.85
3 [6,15) 13.78 31.90
4 [15,25) 22.48 52.08
5 [25,90] 4.47 10.36
Tab.8  不同坡度级别下的撂荒地面积统计
坡向 面积/km2 占比/%
阴坡 13.77 31.89
半阴坡 10.08 23.35
半阳坡 10.35 23.99
阳坡 8.97 20.77
Tab.9  不同坡向下的撂荒地面积统计
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