Remote Sensing Technology and Application, Volume. 39, Issue 2, 362(2024)
Extraction of Crop Information in Cloudy Areas based on Optical and Radar Remote Sensing Images
Figures & Tables(14)
Fig. 1. Location of the study area and distribution of crop sample sites
Fig. 7. Time series diagram of backscattering coefficient of summer crops in study area
Table 1. Phenological periods of major crops in study area
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月份 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 大春 上 中 下 上 中 下 上 中 下 上 中 下 上 中 下 上 中 下 上 中 下 水稻 播种 出苗 移栽 出叶 孕穗 乳熟 成熟 玉米 播种 出苗 拔节 抽雄 吐丝 乳熟 成熟 大豆 播种 发芽期 开花期 结荚期 鼓粒期 成熟期 月份 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 小春 上 中 下 上 中 下 上 中 下 上 中 下 上 中 下 上 中 下 上 中 下 油菜 播种 幼苗期 蕾薹期 开花期 成熟 小麦 播种 出苗 返青 起身 拔节 开花 乳熟 成熟 土豆 播种 休眠期 发芽期 幼苗期 发棵期 结薯期 成熟
Table 2. Satellite image acquisition time in study area
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获取卫星 数据等级 获取日期 作物物候期 Sentinel-2 L2A 2021-3-27 小麦：拔节期；油菜：开花期；土豆：结薯期 Sentinel-2 L2A 2021-5-1 水稻：出苗期；玉米：出苗期；大豆：发芽期 Sentinel-2 L2A 2021-8-9 水稻：乳熟期；玉米：乳熟期；大豆：结荚期 Sentinel-1 L1 GRD 2021-5-5 水稻：移栽期；玉米：出苗期；大豆：发芽期 Sentinel-1 L1 GRD 2021-6-4 水稻：出叶期；玉米：拔节期；大豆：发芽期 Sentinel-1 L1 GRD 2021-7-16 水稻：孕穗期；玉米：乳熟期；大豆：结荚期 Sentinel-1 L1 GRD 2021-8-21 水稻：乳熟期；玉米：成熟期；大豆：鼓粒期 Sentinel-1 L1 GRD 2021-9-2 水稻：成熟期；玉米：收割； 大豆：成熟期
Table 3. Numbers of pixels of major classes
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类型 水稻 小麦 油菜 蔬菜瓜果 玉米 大豆 土豆 林地 裸地 水体 训练样本像素个数 1 950 2 058 730 1 002 599 519 410 526 2 496 1 149 验证样本像素个数 835 882 312 430 257 222 175 225 1 069 493
Table 4. Vegetation index and expression
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光谱指数 计算公式 对应Sentinel-2波段 NDVI Band8, Band4 NDVI705 Band6, Band5 CI Band7, Band5
Table 5. Time series of texture features of summer crops in study area
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时相 05-05 06-04 07-16 作物 大豆 玉米 水稻 大豆 玉米 水稻 大豆 玉米 水稻 VH极化 协同性 0.063 0.058 0.066 0.066 0.076 0.076 0.066 0.059 0.058 对比度 542.940 805.612 516.419 447.363 659.497 398.219 549.634 998.754 595.226 均值 126.654 126.739 126.805 126.901 126.699 126.903 126.684 127.417 126.779 方差 41.918 42.332 41.964 41.825 42.061 42.194 41.516 42.692 41.868 VV极化 协同性 0.067 0.067 0.076 0.066 0.059 0.077 0.065 0.067 0.074 对比度 681.822 952.752 563.469 768.137 845.567 502.185 754.706 824.972 565.951 均值 126.642 126.864 126.705 126.484 126.447 126.895 126.992 126.298 126.696 方差 41.971 42.394 41.568 41.718 42.072 41.909 41.720 42.623 41.598 时相 08-21 09-02 作物 大豆 玉米 水稻 大豆 玉米 水稻 VH极化 协同性 0.056 0.059 0.057 0.056 0.050 0.055 对比度 627.889 523.769 617.753 650.683 798.284 677.142 均值 126.424 127.043 126.716 126.353 126.829 126.717 方差 41.370 42.173 41.609 41.313 42.591 41.546 VV极化 协同性 0.068 0.060 0.071 0.067 0.075 0.071 对比度 713.262 963.489 614.435 846.636 779.433 638.578 均值 126.581 126.282 126.797 126.581 126.515 126.415 方差 41.128 42.675 41.747 41.816 42.731 40.929
Table 6. The classification accuracy in study area
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类别 生产者精度/% 用户精度/% 水体 95.68 93.86 裸地 89.73 90.52 果树 86.95 89.78 蔬菜瓜果 68.21 61.20 小麦-水稻 93.09 92.59 油菜-水稻 94.3 89.15 土豆-玉米 70.35 60.7 土豆-大豆 62.47 58.98 总精度/% 85.49 Kappa系数 0.81
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Xingxia ZHOU, Yingjie WANG, Pan YANG. Extraction of Crop Information in Cloudy Areas based on Optical and Radar Remote Sensing Images[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2024, 39(2): 362
Paper Information
Category: Research Articles
Received: Sep. 19, 2022
Accepted: --
Published Online: Aug. 13, 2024
The Author Email: ZHOU Xingxia (99268265@qq.com)
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