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农牧交错地带撂荒地遥感识别研究--以青海省海东市乐都区为例
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作者 叶鹏帅 杨海镇 +3 位作者 马涛 胡碧霞 包喜文 赵之重 《湖北农业科学》 2024年第1期199-205,共7页
为了实现对耕地及时、准确的识别,借助遥感技术对农牧交错地带撂荒地进行识别提取,摸清撂荒地的空间分布特征。基于谷歌地球引擎(Google earth engine,GEE)平台,调用研究区Sentienel-1和Sentienel-2遥感影像并进行预处理,采用随机森林... 为了实现对耕地及时、准确的识别,借助遥感技术对农牧交错地带撂荒地进行识别提取,摸清撂荒地的空间分布特征。基于谷歌地球引擎(Google earth engine,GEE)平台,调用研究区Sentienel-1和Sentienel-2遥感影像并进行预处理,采用随机森林算法开展研究区土地利用分类研究,并通过GEE平台获取研究区2017-2022年NDVI月最大值合成数据,结合撂荒地样本和非撂荒地样本NDVI夏、NDVI春差值和NDVI夏、NDVI秋差值,设定分割阈值来提取研究区撂荒地。研究区2017-2022年总体分类精度OA均≥0.85,Kappa系数均≥0.80,整体分类效果良好,可以进行后续的耕地提取;从水平尺度看,研究区撂荒地集中分布在南北山地,其次分布在沿湟水河两岸;从垂直尺度看,随着海拔上升,撂荒率呈正态分布,撂荒地集中分布在2 000~2 500 m,撂荒率随着坡度的增加而增加,这与坡度的增加会导致耕地质量下降和农业机械的难以利用有很大关系。相较于传统土地利用遥感分类研究,借助GEE平台开展的撂荒地识别研究能够快速获悉区域尺度下的撂荒地分布情况,为提取该地区撂荒地和土地利用保护提供参考。 展开更多
关键词 耕地 撂荒地 空间分布特征 GEE NDVI 撂荒率 青海省海东市乐都区
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重庆市典型县撂荒耕地图斑的提取与验证 被引量：26
2
作者 史铁丑 徐晓红 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第24期261-267,共7页
耕地撂荒在国际和国内众多区域都有分布,而且近年来有愈演愈烈的趋势。撂荒地块的提取是进一步研究耕地撂荒状况的基础。该文详细阐述了重庆市典型县的撂荒耕地地块的提取过程,利用2期耕地图层叠加,剔除退耕还林和森林工程图斑,得到撂... 耕地撂荒在国际和国内众多区域都有分布,而且近年来有愈演愈烈的趋势。撂荒地块的提取是进一步研究耕地撂荒状况的基础。该文详细阐述了重庆市典型县的撂荒耕地地块的提取过程,利用2期耕地图层叠加,剔除退耕还林和森林工程图斑,得到撂荒耕地分布图,在此基础上得出了重庆市典型县的耕地撂荒状况。将随机抽样提取的撂荒耕地图斑与Google Earth影像验证,撂荒耕地图斑提取的正确率达到85.3%,该方法用于提取山区的撂荒耕地是可行的。研究发现,2011年石柱、巫山和酉阳3县的耕地撂荒率分别为14.0%、19.9%和19.2%,整体上3县的平均撂荒率为18.0%,撂荒耕地总面积为5.6万hm2。撂荒耕地以旱地为主,占总撂荒地面积的82.4%,旱地撂荒率为20.4%,水田撂荒率为11.5%。3县中,巫山县和酉阳县的撂荒率高于石柱县;而且,在水田撂荒方面,巫山县和酉阳县的水田撂荒率也明显高于石柱县,3县的水田撂荒率分别为17.2%、13.9%与6.3%。 展开更多
关键词 土地利用 提取 验证 撂荒率 图斑 撂荒耕地
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