基于Sentinel-1A影像的原阳县玉米和水稻分类时间窗选择

使用遥感技术可以快速、准确地识别作物类型.本研究以河南省原阳县为试验区,基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以玉米、水稻关键生育期的Sentinel-1A影像为数据源,分析各类地物的极化特征时序曲线.对6期Senti-nel-1A影像进行穷举组合,使用随机森林算法对所有影像组合分类,分析各生育期影像对作物分类的重要性,选出玉米、水稻分类最佳时间窗.结果表明,作物生长中后期影像对作物分类更重要,其中玉米的乳熟期最重要,水稻的灌浆期最重要.全生育期影像组合中玉米的用户精度和生产者精度分别为90.43％和90.53％,水稻的用户精度和生产者精度分别为88.89％和89.01％.经过优选,大喇叭口期至成熟期为玉米分类最佳时间窗,相较于全生育期影像组合,此生育期影像组合的玉米用户精度和生产者精度分别提高了3.38个百分点和5.26个百分点;拔节期至成熟期为水稻分类最佳时间窗,相较于全生育期影像组合,此生育期影像组合的水稻用户精度和生产者精度分别提高了4.73个百分点和2.66个百分点.本研究结果可以为Sentinel-1A影像在原阳县及其附近区域的玉米、水稻种植结构监测研究提供理论依据.