Un método de extracción de arroz basado en series temporales de datos Sentinel-2

LOU Yifeng ,  

HUANG Ke ,  

YANG Gang ,  

SUN Weiwei ,  

SHAO Chunchen ,  

LIU Weiwei ,  

WANG Lihua ,  

HU Jing ,  

摘要

El arroz es uno de los cultivos de cereales más importantes del mundo, ya que proporciona cerca del 50% de las fuentes de alimentos para aproximadamente el 50% de la población mundial. Además, el crecimiento del arroz requiere una gran cantidad de recursos hídricos, y los campos de arroz inundados son una de las principales fuentes de emisiones de metano. Por lo tanto, comprender la distribución del cultivo de arroz es crucial para la seguridad alimentaria y el medio ambiente. Para cartografiar de manera rápida y precisa la distribución del arroz, este estudio construyó un nuevo índice óptico de arroz (NOPRI) basado en series temporales de NDVI y MNDWI, y lo aplicó en cuatro regiones con diferentes climas y patrones de cultivo de arroz. Los resultados mostraron que el NOPRI puede generar con precisión el mapa de distribución del arroz, con una precisión general de más del 0,945 y una puntuación F1 de más de 0,907. En comparación con los métodos y conjuntos de datos existentes, el NOPRI es más aplicable en áreas con una gran heterogeneidad de objetos geográficos. Debido a su construcción simple y la estabilidad de su umbral, el NOPRI tiene la capacidad de cartografiar a gran escala el cultivo de arroz.

关键词

arroz; Sentinel-2; series temporales; análisis armónico temporal; índice de arroz

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