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
浏览次数:936
wheatmapping
   
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。

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. 202012, 1274.



分享到: