发布日期：2023-03-28
最新发表：利用哨兵2号卫星绘制华北地区冬小麦分布—— 一种基于物候时间加权动态时间规整(PT-DTW)的方法
最新发表：利用哨兵2号卫星绘制华北地区冬小麦分布—— 一种基于物候时间加权动态时间规整(PT-DTW)的方法
发布日期：2020-04-21 10:52
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本研究中，我们提出了一种新的基于哨兵2A/B时间序列数据的冬小麦制图方法——物候时间加权动态时间规整（PT-DTW）。PT-DTW的主要优点包括：（1）利用了冬前绿度增加和抽穗后绿度降低两个时期的物候特征，这两个时期的物候特征是所有冬小麦所共有的，不同于其他土地覆盖类型的特征；（2）用归一化物候指数（NDPI）代替传统的植被指数提供更为稳健的冬小麦信息，抑制土壤和积雪的不利影响，特别是在冬季前的生长期。基于哨兵2A/B数据，本研究使用PT-DTW方法进行了中国黄淮平原2017-2018年20米分辨率冬小麦制图。通过样本验证，生成的冬小麦分布图总体分类精度89.98%，kappa系数0.7978，优于以往的冬小麦分类方法。此外，由PT-DTW得到的种植面积与市级的播种面积数据一致性较好，R2为0.8638，这表明生成的20米分辨率冬小麦地图总体上可靠。本研究生成的20米冬小麦分布图是我们所知的中国北方地区最高分辨率的地图，在此空间分辨率下的地图可以为该地区提供丰富的空间细节。PT-DTW方法是在经典DTW和TWDTW基础上的改进，它能够容忍大面积冬小麦植被指数曲线的变异性，并且只需要少量样本用于参数优化。实验表明，PT-DTW方法可推广到多年的冬小麦制图，且无需进行多次参数优化。因此，PT-DTW方法进行大面积、多年的冬小麦制图。该工作已发表在Remote Sensing期刊上。
download: https://data.mendeley.com/datasets/vth87g9gxg/draft?a=358dfafa-9ec5-4d26-b809-d07a89b10337
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1wzUT-wESls55go3vO8B16w 提取码：xz38
REF: Dong, Q.; Chen, X.; Chen, J.; Zhang, C.; Liu, L.; Cao, X.; Zang, Y.; Zhu, X.; Cui, X. Mapping Winter Wheat in North China Using Sentinel 2A/B Data: A Method Based on Phenology-Time Weighted Dynamic Time Warping. Remote Sens. 2020, 12, 1274.
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