典型文献
基于GEE的宝鸡峡灌区耕地灌溉面积遥感监测方法
文献摘要：
准确监测耕地灌溉面积的变化,对于管理有限的农业水资源及保证粮食安全等具有重要意义.选择中国西北干旱半干旱地区的典型灌区陕西省宝鸡峡灌区,基于Google Earth Engine(GEE)云平台的Landsat卫星数据,在土地利用分类提取出耕地范围的基础上,结合实地采样获得的样本点,并基于宝鸡峡灌区实际,提出了一种获取历史样本点的思路和方法;通过计算归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、绿色叶绿素植被指数(GCVI)、水调节绿色指数(WGI)等指数作为分类参数,应用随机森林(RF)算法对2010年及2020年耕地灌溉区域进行了识别与提取.结果表明,宝鸡峡灌区2010年和2020年耕地灌溉面积分別为104211和90174 hm2,混淆矩阵验证总体精度分别为91.67％和95.35％,Kappa系数为0.832和0.907.
文献关键词：
灌溉面积;Google Earth Engine;随机森林算法;灌溉指数;宝鸡峡灌区
中图分类号：
作者姓名：
徐超;吕婧妤;刘昱君;降亚楠
作者机构：
西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西 杨凌 712100;西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西 杨凌712100
文献出处：
引用格式：
[1]徐超;吕婧妤;刘昱君;降亚楠-.基于GEE的宝鸡峡灌区耕地灌溉面积遥感监测方法)[J].排灌机械工程学报,2022(11):1167-1172
A类：
宝鸡峡灌区,GCVI
B类：
GEE,灌溉面积,遥感监测,监测方法,农业水资源,中国西北,干旱半干旱地区,典型灌区,Google,Earth,Engine,Landsat,卫星数据,土地利用分类,样本点,思路和方法,归一化植被指数,NDVI,增强植被指数,EVI,叶绿素,WGI,RF,灌溉区域,识别与提取,hm2,混淆矩阵,总体精度,Kappa,随机森林算法,灌溉指数
AB值：
0.313768
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