典型文献
基于Sentinel-1的喀斯特高原山区种植结构空间分异研究
文献摘要：
喀斯特山区受多云多雨复杂天气影响,遥感技术应用于种植结构信息提取具有较大难度,基于Sentinel-1进行作物识别在精准农业中具有独特优势,可及时、准确地掌握区域主要作物种植信息,对于制定农业政策和指导农业生产具有重要意义.文章以贵州省关岭县作为研究区,采用2020年Google Earth影像、4—8月时序Sentinel-1数据和无人机遥感数据,利用D_LinkNet模型进行地块提取,基于LightGBM模块进行种植结构分类,结合地理探测器探究研究区主要作物空间分异特征及种植结构空间分异的影响机理.研究表明:①关岭县作物分布呈"西北多,东南少"格局,空间分布不均衡;②因子交互作用的影响均比单一因子影响程度大,交通区位与排涝能力是影响耕地分布的主要因素,次要因子为高程与交通区位等因子;③作物种植结构提取结果与统计年鉴比例一致,混淆矩阵总体精度为0.87,Kappa系数为0.83.研究结果有利于理解喀斯特山区不同粮食作物种植结构空间分异的形成机理及其差异,为种植结构优化调整、影响因素分析提供科学依据.
文献关键词：
喀斯特;耕地利用;种植结构;Sentinel-1;空间分异
中图分类号：
作者姓名：
王宇;周忠发;王玲玉;骆剑承;黄登红;张文辉
作者机构：
贵州师范大学地理与环境科学学院/喀斯特研究院,贵阳 550001;贵州省喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地,贵阳 550001;国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心,贵阳 550001;中国科学院空天信息创新研究院,北京 100101
文献出处：
引用格式：
[1]王宇;周忠发;王玲玉;骆剑承;黄登红;张文辉-.基于Sentinel-1的喀斯特高原山区种植结构空间分异研究)[J].自然资源遥感,2022(04):155-165
A类：
B类：
Sentinel,斯特高,高原山区,结构空间,喀斯特山区,多云,多雨,复杂天气,天气影响,遥感技术应用,结构信息,信息提取,作物识别,精准农业,种植信息,农业政策,关岭,Google,Earth,无人机遥感,遥感数据,LinkNet,地块,LightGBM,结构分类,地理探测器,物空间,空间分异特征,交通区位,排涝能力,作物种植结构,结构提取,统计年鉴,混淆矩阵,总体精度,Kappa,粮食作物,形成机理,种植结构优化,优化调整,耕地利用
AB值：
0.388584
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