基于哨兵SAR数据和多光谱数据的水稻识别研究

水稻分布范围与面积监测可为水稻产量估算、农业水资源消耗和评价等提供科学决策依据。目前，对华北单季稻稻作区水稻识别的研究尚少，寻找一种适用该区域的水稻识别方法具有一定的研究价值。以天津为研究范围，以Sentinel-1和Sentinel-2为数据源，基于水稻后向散射系数时序变化特征和水稻不同生长期光谱特征，分别对研究区水稻进行了提取，并对两者的提取精度进行了比较。得出以下结论：(1)利用Sentinel-1移栽期、拔节期、抽穗期影像组合可识别水稻，水稻生产者精度和用户精度均在90%以上；(2)在水稻移栽期和成熟期，Sentinel-2近红外、短波红外和可见光红光等波段组合易识别水稻，水稻生产者精度和用户精度均在96%以上，成熟期B12+B8+B4波段组合效果最优；(3)基于水稻成熟期的Sentinel-2 B12+B8+B4波段组合，采用支持向量机法提取水稻是一种适用于华北单季稻的识别方法。运用该方法计算出研究区2016、2018和2021水稻种植面积分别为399.04、586.67和764.55 km²,5 a增加365.51 km²,符合天...