楊穎頻，吳志峰,2，駱劍承，黃啟廳，張冬韻，吳田軍，孫營偉，曹 崢，董 文，劉 巍

時(shí)空協(xié)同的地塊尺度作物分布遙感提取

楊穎頻1，吳志峰1,2※，駱劍承3,4，黃啟廳5，張冬韻3,4，吳田軍6，孫營偉7，曹 崢1，董 文3，劉 巍3,4

（1. 廣州大學(xué)地理科學(xué)與遙感學(xué)院，廣州 510006； 2. 南方海洋科學(xué)與工程廣東省實(shí)驗(yàn)室（廣州），廣州 511458； 3. 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院，北京 100094； 4. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049； 5. 廣西農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技信息研究所，南寧 530007； 6. 長(zhǎng)安大學(xué)理學(xué)院，西安 710064；7. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081）

地塊尺度作物分布信息清晰直觀地反映了農(nóng)田位置、空間形態(tài)等空間細(xì)節(jié)和種植類型信息，對(duì)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理、種植補(bǔ)貼發(fā)放和農(nóng)業(yè)資源調(diào)查等具有重要價(jià)值。雖然遙感時(shí)空協(xié)同思路為地塊尺度作物分布提取提供了解決方案，但在農(nóng)田地塊提取和時(shí)序特征構(gòu)建方面尚存在不足。該研究基于遙感時(shí)空協(xié)同的思路，以Google Earth高空間分辨率影像為底圖，利用擅于學(xué)習(xí)影像視覺特征的D-LinkNet深度學(xué)習(xí)模型，快速、精準(zhǔn)提取農(nóng)田地塊形態(tài)；以地塊為觀測(cè)單元，利用Landsat8和Sentinel-2多源遙感的“碎片化”無云數(shù)據(jù)構(gòu)建地塊時(shí)序數(shù)據(jù)集，基于加權(quán)Double-Logistic函數(shù)重建地塊歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）時(shí)序曲線；提取地塊物候特征和多時(shí)相光譜特征，經(jīng)過特征優(yōu)選和隨機(jī)森林分類模型構(gòu)建，開展地塊尺度作物分布制圖。以廣西扶綏縣為研究區(qū)開展試驗(yàn)，共提取地塊43.7萬個(gè)，邊界準(zhǔn)確率為84.54%，相較于常規(guī)基于多尺度分割的地塊提取，基于D-LinkNet的地塊提取方法直接排除了非農(nóng)田地物的干擾，地塊形態(tài)與現(xiàn)實(shí)情況符合度更高；地塊NDVI時(shí)間序列重建結(jié)果能夠較好地捕捉作物開始生長(zhǎng)、旺盛期、成熟收獲期的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)；分類特征重要性評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，紅邊特征、與時(shí)間相關(guān)的物候特征在分類中發(fā)揮重要作用，當(dāng)聯(lián)合物候特征和光譜特征時(shí)分類效果最佳；根據(jù)特征重要性分析不同特征數(shù)量情況下的分類精度，當(dāng)特征數(shù)量大于40維時(shí)，作物分類精度和Kappa系數(shù)保持穩(wěn)定，總體分類精度維持在88%左右；對(duì)扶綏縣地塊尺度作物分布進(jìn)行制圖，提取甘蔗地塊277 421個(gè)、水稻地塊33 747個(gè)、香蕉地塊4 973個(gè)、柑橘地塊102 055個(gè)，分別占農(nóng)田地塊總數(shù)的63.48%、7.72%、1.14%、23.35%，種植面積占比分別為69.78%、7.12%、1.71%、18.06%。該研究在理論上構(gòu)建了遙感時(shí)空協(xié)同的地塊尺度作物分類模型，為大范圍、地塊尺度作物分布遙感提取提供了實(shí)用化方案。

作物；遙感；分布提??；時(shí)空協(xié)同；地塊尺度；時(shí)間序列；物候特征

0 引 言

農(nóng)作物空間分布是作物長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估、產(chǎn)量估算和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的信息基礎(chǔ)，對(duì)農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、農(nóng)業(yè)政策制定、糧食安全保障具有重要價(jià)值[1-3]。近年來，國家部門和商業(yè)領(lǐng)域?qū)Φ貕K尺度作物分布信息需求日益迫切，例如農(nóng)業(yè)農(nóng)村部開展全國輪作休耕核查工作[4]，財(cái)政部門精準(zhǔn)發(fā)放糧食種植補(bǔ)貼，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)領(lǐng)域探索“按圖承?！?、“按圖理賠”新模式，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域發(fā)展無人機(jī)植保[5]。

遙感技術(shù)因覆蓋范圍大、探測(cè)周期短、成本低等優(yōu)勢(shì)，已被廣泛應(yīng)用于大范圍的種植類型識(shí)別和種植面積統(tǒng)計(jì)[6-8]。20世紀(jì)70年代以來，國內(nèi)外實(shí)施了一系列大面積作物清查試驗(yàn)和重大農(nóng)作物遙感監(jiān)測(cè)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水稻、玉米、小麥、大豆、棉花等作物的大范圍、快速監(jiān)測(cè)，產(chǎn)生了巨大經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益[9-11]。低分辨率的NOAA/AVHRR、MODIS和中等分辨率Landsat系列、HJ衛(wèi)星數(shù)據(jù)在其中發(fā)揮了重要作用。中低分辨率遙感的光譜波段較為豐富，重訪周期較短，可對(duì)作物生長(zhǎng)過程進(jìn)行高頻次動(dòng)態(tài)觀測(cè)，因此，通過多時(shí)相組合或時(shí)間序列分析方法提取中低分辨率遙感的時(shí)序特征可實(shí)現(xiàn)作物分類[12-16]，該類方法獲得了廣泛應(yīng)用。但是，基于中低分辨率遙感數(shù)據(jù)的作物分布提取模型通?；趩蝹€(gè)像元的光譜特征對(duì)像元所屬作物類型進(jìn)行分類，分類模型未考慮同一地塊內(nèi)鄰近像元的關(guān)聯(lián)關(guān)系，也未考慮遙感像元與實(shí)際地物之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系[8]，受限于空間分辨率的大小，中分辨率遙感數(shù)據(jù)的混合像元問題在地塊邊界尤為突出，給分類結(jié)果驗(yàn)證、種植面積核算帶來很大不確定性，導(dǎo)致中分辨率像元尺度的作物分布制圖產(chǎn)品難以滿足精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等應(yīng)用需求[17-19]。

隨著高分辨率遙感時(shí)代的到來，高空間分辨率遙感影像（SPOT-5、IKONOS、QuickBird、ZY-3、GF-2等）可反映地物更精細(xì)的空間結(jié)構(gòu)、紋理、拓?fù)潢P(guān)系[5]，地塊位置、形態(tài)、邊界等精細(xì)空間特征得以體現(xiàn)[20-21]。地塊作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的最小單位，內(nèi)部作物自然環(huán)境（地形、地貌、土壤、氣象）和農(nóng)耕措施（播種、收獲、施肥、灌溉）一致，作物種植類型一致、長(zhǎng)勢(shì)特征相近，光譜特征表現(xiàn)出較強(qiáng)的均一性。在高空間分辨率遙感的支持下，面向?qū)ο蟮淖魑锾崛》椒ㄑ杆侔l(fā)展，即基于地塊內(nèi)像元光譜均一性，利用圖像分割技術(shù)快速提取農(nóng)田對(duì)象，再基于高分遙感數(shù)據(jù)提取農(nóng)田對(duì)象的形態(tài)、紋理、光譜特征實(shí)現(xiàn)作物分類[20-21]。但是由于高空間分辨率遙感重訪周期較長(zhǎng)、光譜波段設(shè)置較單一，通常難以獲取最佳分類時(shí)相，異物同譜現(xiàn)象易導(dǎo)致錯(cuò)分，不適用于種植結(jié)構(gòu)復(fù)雜、熟制結(jié)構(gòu)多元的區(qū)域[5]。

由于遙感數(shù)據(jù)存在時(shí)空分辨率的矛盾性，基于多源遙感時(shí)空協(xié)同的作物分類方法得以發(fā)展，包括數(shù)據(jù)級(jí)融合方法和特征級(jí)協(xié)同方法。數(shù)據(jù)級(jí)融合方法以產(chǎn)生兼具較高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)為目標(biāo)，對(duì)兩組分別在時(shí)間分辨率和空間分辨率上各具優(yōu)勢(shì)的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，例如利用STARFM融合算法對(duì)MODIS和Landsat時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，獲得一套兼具16 d時(shí)間分辨率和30 m空間分辨率的時(shí)間序列數(shù)據(jù)集[14,22]；特征級(jí)協(xié)同方法不產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，從高分影像中提取農(nóng)田地塊邊界，從中分影像中提取作物光譜特征，在統(tǒng)一的時(shí)空基準(zhǔn)框架下，充分發(fā)揮兩種數(shù)據(jù)的各自優(yōu)勢(shì)[23-24]。當(dāng)前，基于時(shí)空協(xié)同思路的作物分類研究在以下方面還有待提高：1）在農(nóng)田地塊提取上，大多數(shù)研究通過人工矢量化或圖像分割方法獲取農(nóng)田地塊邊界，人工矢量化方式費(fèi)時(shí)費(fèi)力、成本極高，圖像分割方法基于高分影像上鄰近像元的同質(zhì)性，自底向上聚合形成對(duì)象，但分割尺度難以把握，分割方法也未考慮影像所具有的形態(tài)信息、上下文語義信息等高層特征，使得分割結(jié)果往往難以與地理實(shí)體相互匹配[23-25]；2）在時(shí)序特征挖掘上，大多數(shù)研究基于多時(shí)相中分辨率遙感數(shù)據(jù)提取光譜指數(shù)構(gòu)建分類特征[24-26]，鮮有研究在地塊尺度上利用物候特征開展作物分類識(shí)別，由于物候特征的提取對(duì)遙感數(shù)據(jù)的觀測(cè)頻次要求相對(duì)較高，以往基于物候特征的作物分類通常以MODIS或AVHRR為觀測(cè)數(shù)據(jù)[27-29]，受云雨天氣條件影響，中分辨率遙感時(shí)序重建及物候特征提取相對(duì)困難。

基于多源遙感時(shí)空協(xié)同作物分類的思路，本研究旨在突破大范圍農(nóng)田地塊提取和地塊尺度時(shí)序特征挖掘的技術(shù)瓶頸，發(fā)展中高分辨率遙感協(xié)同的地塊尺度作物分布提取方法：1）農(nóng)田地塊提取：基于Google Earth高分影像上地物豐富的視覺特征，采用擅長(zhǎng)學(xué)習(xí)影像視覺特征的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)影像上的農(nóng)田地塊進(jìn)行提取；2）時(shí)序特征構(gòu)建：以地塊為觀測(cè)單元，利用Sentinel-2和Landsat8多源遙感的“碎片化”無云數(shù)據(jù)構(gòu)建NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)集，并基于加權(quán)Double-Logistic函數(shù)重建地塊NDVI時(shí)序曲線，提取地塊內(nèi)作物物候特征，計(jì)算地塊多時(shí)相光譜特征；3）作物分類：基于作物類型地面調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建隨機(jī)森林分類模型，驗(yàn)證并對(duì)比物候特征與光譜特征對(duì)地塊尺度作物分類的精度，開展研究區(qū)地塊尺度的作物分布遙感制圖。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

選取廣西扶綏縣為研究區(qū)，扶綏地處北回歸線以南，介于東經(jīng)107°31′～108°06′、北緯22°17′～22°57′之間，行政區(qū)域面積2 841 km2，是典型的喀斯特地貌區(qū)，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，夏季高溫多雨，日照充足，春季溫暖濕潤，秋季干燥少雨，年降雨天數(shù)約130～220 d，平均氣溫22.2 ℃。扶綏縣多云多雨，地形地貌復(fù)雜、地塊破碎度高、種植結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜，主要作物包括甘蔗、柑橘、香蕉和雙季稻。

1.2 多源遙感影像數(shù)據(jù)

高分辨率遙感影像來源為0.6 m分辨率的Google Earth 19級(jí)產(chǎn)品。下載2018—2019年的中分辨率遙感影像，包含15景Landsat8/OLI影像和30景Sentinel-2A/B影像，經(jīng)大氣校正處理獲取地表反射率產(chǎn)品。影像的詳細(xì)信息如表1所示。

表1 中分遙感影像信息

注：S2A、S2B分別表示Sentinel-2A、Sentinel-2B，OLI8表示Landsat8/OLI。

Note: S2A, S2B represent Sentinel-2A, Sentinel-2B, and OLI8 represents Landsat8/OLI.

1.3 作物種植類型采樣數(shù)據(jù)

2019年11月25日—27日開展了農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)調(diào)研，共獲取了1 134個(gè)地塊的類型樣本，包括甘蔗樣本435個(gè)、雙季稻樣本164個(gè)、柑橘樣本156個(gè)、香蕉樣本155個(gè)、桉樹樣本171個(gè)。

甘蔗3月開始生長(zhǎng)，12月成熟收割，收割期可持續(xù)至次年1－2月份。柑橘為常綠多年生木本果樹，生命周期較長(zhǎng)。香蕉2－3月種植，11－12月收獲，成熟的果樹慢慢枯死，根部長(zhǎng)出新芽，天氣狀況和收成早晚均會(huì)影響香蕉樹的生長(zhǎng)情況。桉樹為廣西重要的人工林樹種，密蔭喬木，生長(zhǎng)迅速、適應(yīng)性強(qiáng)，從高分影像上難以區(qū)分人工桉樹林地塊和耕地地塊，因此也被列入下文討論。研究區(qū)高溫高熱多雨，水稻可實(shí)現(xiàn)“一年兩熟”，早稻生長(zhǎng)季從3月初至7月中旬，晚稻生長(zhǎng)季從7月中下旬持續(xù)至11月末。

2 研究方法

本研究的技術(shù)路線如圖1所示，包括：1）農(nóng)田地塊提取；2）基于中分時(shí)序數(shù)據(jù)集的地塊物候特征提取；3）地塊多時(shí)相光譜特征計(jì)算；4）分類特征分析及分類模型構(gòu)建。

2.1 農(nóng)田地塊提取

基于Google Earth高分影像，采用D-LinkNet深度學(xué)習(xí)模型提取農(nóng)田地塊。模型訓(xùn)練環(huán)境及參數(shù)設(shè)置如下：訓(xùn)練環(huán)境為Tensorflow1.3，CUDA版本為8.0，顯卡為1080Ti，內(nèi)存64 G；初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.000 1，隨機(jī)裁剪大小設(shè)置為448，共訓(xùn)練3 000 epoch，批大小設(shè)置為8，其余參數(shù)默認(rèn)。

在高分影像上隨機(jī)選取具有代表性的子區(qū)域作為訓(xùn)練樣本，共84個(gè)，每個(gè)樣本大小1 000×1 000像素，提取農(nóng)田地塊邊界矢量并轉(zhuǎn)換為訓(xùn)練標(biāo)簽；利用D-LinkNet深度學(xué)習(xí)模型[25,30]，構(gòu)建地塊邊界預(yù)測(cè)模型；并預(yù)測(cè)高分影像上的農(nóng)田地塊邊界，進(jìn)行柵格轉(zhuǎn)矢量、線狀要素構(gòu)面等后處理操作。由于高分影像成像時(shí)間為2017年，少部分耕地邊界發(fā)生變化，因此基于2019年Sentinel-2植被覆蓋度較低的冬季晴空影像對(duì)這部分的耕地地塊進(jìn)行人工修補(bǔ)。分析地塊提取結(jié)果與Sentinel-2、Landsat8數(shù)據(jù)在幾何上的套合情況，若存在偏差需做一定的編輯和調(diào)整。

通過兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)價(jià)地塊提取精度：邊界準(zhǔn)確率（Edge Accuracy，EA）：對(duì)邊界標(biāo)注樣本和模型提取的邊界各設(shè)2 m寬度的緩沖區(qū)，緩沖區(qū)部分重疊度越高，認(rèn)為邊界提取越準(zhǔn)確，計(jì)算重疊部分與樣本緩沖區(qū)的面積比例；制圖精度（Producer Accuracy，PA）：將標(biāo)注的邊界樣本構(gòu)建面狀地塊，記為真實(shí)地物類型（農(nóng)田），若模型將對(duì)應(yīng)像素提取為農(nóng)田，認(rèn)為提取結(jié)果準(zhǔn)確，計(jì)算模型正確提取出的農(nóng)田占真實(shí)農(nóng)田面積的比例。

2.2 基于中分時(shí)序的地塊物候特征提取

利用Landsat8和Sentinel-2構(gòu)建地塊NDVI時(shí)序曲線，并提取物候特征。在作物生長(zhǎng)周期內(nèi)NDVI隨時(shí)間變化而升高、到達(dá)頂峰和降低的變化過程對(duì)應(yīng)了作物從生長(zhǎng)發(fā)育到成熟衰老的生理過程。基于作物物候特征的差異可實(shí)現(xiàn)作物類型識(shí)別[31]。

以地塊為單元，基于Landsat8和Sentinel-2碎片化無云數(shù)據(jù)構(gòu)建地塊NDVI時(shí)序曲線（圖2）。采用加權(quán)Double-Logistic函數(shù)擬合方法[32]重建地塊NDVI時(shí)序曲線，減少多源傳感器輻射特征的差異，同時(shí)減少太陽、大氣等因素帶來的輻射噪聲。最后，基于重建的時(shí)序曲線提取13個(gè)物候特征（圖3）。

2.3 地塊多時(shí)相光譜特征計(jì)算

從中分遙感時(shí)序數(shù)據(jù)集中挑選成像質(zhì)量較高的數(shù)據(jù)：8景Sentinel-2數(shù)據(jù)（成像時(shí)間為2018年3月22日、2018年10月3日、2018年11月27日、2018年12月17日、2019年3月12日、2019年7月20日、2019年9月23日、2019年12月7日），和2景Landsat8數(shù)據(jù)（成像時(shí)間為2019年05月18日、2019年11月10日）。計(jì)算光譜特征：歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、增強(qiáng)型植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index，EVI）、陸表水指數(shù)（Land Surface Water Index，LSWI）、綠度歸一化植被指數(shù)（Green Normalized Difference Index，GNDVI）、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（Soil Adjusted Vegetation Index，SAVI），如表3，并對(duì)Sentinel-2影像計(jì)算與紅邊相關(guān)的植被指數(shù)，包括歸一化指數(shù)（Normalized Difference Index，NDI45）、紅邊拐點(diǎn)指數(shù)（Red-Edge Inflection Point Index，REIP）、Sentinel-2紅邊位置指數(shù)（Sentinel-2 Red-Edge Position Index，S2REP）、倒紅邊葉綠素指數(shù)（Inverted Red-Edge Chlorophyll Index，IRECI）、色素簡(jiǎn)單比指數(shù)（Pigment Specific Simple Ratio，PSSRa）。以地塊邊界為空間約束，將地塊內(nèi)像元光譜特征平均值作為地塊光譜特征，多時(shí)相光譜特征共計(jì)90維。

注：Max、on、end分別為生長(zhǎng)周期內(nèi)NDVI擬合曲線峰值點(diǎn)、峰值點(diǎn)左側(cè)最低點(diǎn)、右側(cè)最低點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間，d；Max、on、end分別為Max、on、end對(duì)應(yīng)的NDVI值；GA為NDVI擬合曲線的80%振幅；DT為生長(zhǎng)季長(zhǎng)度，d；GR和SR分別為最大生長(zhǎng)和衰老速率（GRMax和SRMax，d-1）對(duì)應(yīng)的時(shí)間，d。通過對(duì) NDVI 擬合曲線從on到end時(shí)間范圍進(jìn)行積分可獲取另一物候特征IntegratedVI，d。

Note:Max,on,endare the days when the fitted NDVI curve reaches the peak point, the lowest points left and right to the peak point, respectively, d;Max,on,endare the NDVI values corresponding toMax,on, andend, respectively; GA is 80% of the amplitude of the fitted NDVI curve; DT is duration of growth cycle;GRandSRare the time corresponding to the max increasing and decreasing rate (GRMaxand SRMax, d-1), respectively. Additional phenological feature IntegratedVI is obtained by the integration of the fitted curve fromontoend, d.

圖3 基于重建NDVI時(shí)序曲線的物候特征提取方法

Fig.3 Phenological feature extraction based on the reconstructed NDVI time series curve

表3 光譜特征列表

注：Blue、Green、Red、Nir、Swir1分別為Sentinel-2和Landsat8的藍(lán)、綠、紅、近紅外、短波紅外波段反射率；RE1、RE2、RE3分別為Sentinel-2 B5、B6、B7紅邊波段反射率。

Note:Blue,Green,Red,Nir,Swir1represent reflectivity of blue, green, red, near infrared and shortwave infrared bands of Sentinel-2 and Landsat8 respectively;RE1,RE2,RE3represent reflectivity of Sentinel-2 red-edge bands B5, B6, B7 respectively.

2.4 作物分類模型構(gòu)建

基于物候特征和多時(shí)相光譜特征進(jìn)行作物分類，考慮到算法的簡(jiǎn)易性和模型訓(xùn)練效率，采取了隨機(jī)森林分類方法，并采用平均精準(zhǔn)率減少（Mean Decrease Accuracy，MDA）[33]來衡量特征的重要性。隨機(jī)森林模型通過Matlab 2016b中TreeBagger函數(shù)實(shí)現(xiàn)，參數(shù)化方案如下：將60%樣本用于訓(xùn)練，40%用于驗(yàn)證，生成單棵決策樹時(shí)樣本數(shù)量的采樣比例為80%，參數(shù)個(gè)數(shù)采樣比例為特征總數(shù)的平方根，即10維特征，其他輸入?yún)?shù)均為默認(rèn)。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)田地塊提取結(jié)果

利用深度學(xué)習(xí)提取研究區(qū)農(nóng)田地塊，共計(jì)43.7萬個(gè)（圖4）。選取了13塊1 000×1 000像素大小的區(qū)域作為驗(yàn)證集，對(duì)其耕地類型進(jìn)行人工標(biāo)注，計(jì)算邊界提取精度EA為84.54%，PA為83.06%。

從地塊提取結(jié)果的細(xì)節(jié)圖（圖5）可以看出，地塊輪廓與標(biāo)注情況符合度較高，部分細(xì)小地塊存在漏提的情況，總體而言整體提取結(jié)果較好。

3.2 地塊NDVI時(shí)間序列曲線重建結(jié)果

基于加權(quán)Double-Logistic函數(shù)的作物NDVI時(shí)序曲線重建結(jié)果如圖6所示。圖6a甘蔗生長(zhǎng)周期從2018年3月22日至2019年3月12日，覆蓋了幼苗期、分蘗期、伸長(zhǎng)期和成熟期，幼苗期出苗長(zhǎng)葉，NDVI增長(zhǎng)緩慢；分蘗期和伸長(zhǎng)期的莖數(shù)增加、株高增長(zhǎng)、葉面積增多，NDVI增長(zhǎng)至飽和；隨后發(fā)育成熟、蔗糖積累，黃葉比例增加導(dǎo)致NDVI下降，砍收后最低。圖6b水稻NDVI時(shí)序曲線2019年存在2個(gè)波峰，波峰數(shù)值為0.8左右，晚稻NDVI時(shí)序重建結(jié)果顯示，NDVI在短時(shí)間內(nèi)快速上升，不到兩個(gè)月即可增長(zhǎng)至峰值，隨后快速下降，生長(zhǎng)季長(zhǎng)度為3～4個(gè)月。圖6c香蕉NDVI于3月中旬增長(zhǎng)，5月增長(zhǎng)速度最快，生長(zhǎng)最旺盛，7月下旬達(dá)到飽和值約0.9，并持續(xù)至年底。經(jīng)NDVI時(shí)序曲線重建，平滑曲線能捕捉香蕉樹出苗期、生長(zhǎng)旺盛期和成熟收獲期的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。圖6d柑橘NDVI時(shí)序曲線在觀測(cè)時(shí)間段內(nèi)較平穩(wěn)，數(shù)值在0.6左右浮動(dòng)，兩年內(nèi)無顯著的上下起伏。桉樹林具有較高的郁閉度，圖6e顯示桉樹NDVI全年保持較高水平，沒有明顯的上下起伏，NDVI數(shù)值在0.8左右。

3.3 分類特征重要性評(píng)價(jià)

采用MDA指標(biāo)對(duì)103維分類特征進(jìn)行重要性評(píng)價(jià)。對(duì)分類特征性評(píng)價(jià)結(jié)果如圖7，前8個(gè)觀測(cè)時(shí)相的特征來自Sentinel-2，后兩個(gè)觀測(cè)時(shí)相來自Landsat8數(shù)據(jù)。

1）不同時(shí)相重要性：夏季和秋季是該研究區(qū)作物分類的關(guān)鍵時(shí)相，而春季和冬季影像對(duì)作物分類作用較??；

2）不同特征重要性：按照MDA指標(biāo)所有特征排序，LSWI、GNDVI、REIP、S2REP對(duì)作物分類貢獻(xiàn)很大，相對(duì)而言NDVI對(duì)分類重要性一般；

3）Sentinel-2紅邊波段的作用：5個(gè)紅邊特征的MDA指標(biāo)整體較高，紅邊波段有利于作物分類；

無機(jī)化學(xué)中化學(xué)鍵的理解對(duì)于學(xué)生來說也是比較困難的，此時(shí)教師可以引入牛頓的萬有引力進(jìn)行講解，分子內(nèi)的化學(xué)鍵實(shí)質(zhì)就是原子間的相互吸引力，而原子因?yàn)檫@種吸引力而結(jié)合變成分子。而牛頓的萬有引力就是指宇宙中萬事萬物之間都有引力，蘋果掉地上，我們站在地球上，都是因?yàn)橐Γ藭r(shí)可以引出，分子就是因?yàn)樵娱g存在著引力而結(jié)合在一起。這樣就方便學(xué)生領(lǐng)會(huì)化學(xué)鍵的概念。

4）物候特征的重要性：與時(shí)間相關(guān)的物候特征DT、on和SR對(duì)分類起重要作用，但與NDVI值相關(guān)的物候特征on、end和Max對(duì)分類作用很小。

以上結(jié)果綜合表明，選擇分類時(shí)相優(yōu)先于選擇分類特征，Sentinel-2紅邊特征、與時(shí)間相關(guān)的物候特征在分類中起重要作用。

注：MDA為平均精準(zhǔn)率減少。

Note: MDA is mean decrease accuracy.

圖7 分類特征重要性評(píng)價(jià)

Fig.7 Importance evaluation for classification features

3.4 分類特征選擇及其對(duì)精度的影響分析

基于特征重要性排序結(jié)果，探討特征數(shù)量對(duì)分類精度的影響。設(shè)計(jì)了21組試驗(yàn)，第1組僅采用最重要的5維特征，并以5為間隔，按照重要性順序逐步增加用于分類的特征數(shù)量，分類精度如圖8。

總體上，當(dāng)特征數(shù)量從5維增加至20維時(shí)，作物的分類精度呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，尤其是從5維增加至10維時(shí)，桉樹、香蕉和柑橘的分類精度明顯上升；當(dāng)特征數(shù)量介于20維至40維之間時(shí)，總體分類精度較平緩，除柑橘外，其他作物類型的分類精度相對(duì)穩(wěn)定；當(dāng)特征數(shù)量大于40維時(shí)，作物分類精度和Kappa系數(shù)存在小幅度波動(dòng)，但整體上呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢(shì)，甘蔗分類精度大于95%，總體分類精度維持在88%左右。

為對(duì)比不同特征的分類精度，分別進(jìn)行100次重復(fù)試驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)各作物分類精度（圖9）。

當(dāng)僅使用物候特征進(jìn)行分類（圖9a）時(shí)，平均總體分類精度79.73%，甘蔗、水稻、香蕉、桉樹分類精度分別為90.35%、98.60%、77.29%、88.15%，柑橘分類精度僅為64.18%，表明僅使用物候特征時(shí)，能較好地識(shí)別出甘蔗、水稻和桉樹類型。

當(dāng)僅利用多時(shí)相光譜特征分類（圖9b），分類精度如下：平均總體分類精度85.15%，甘蔗94.8%，水稻96.07%，柑橘76.6%，香蕉86.45%，桉樹96.45%。表明多時(shí)相光譜特征能較好地區(qū)分甘蔗、水稻、香蕉和桉樹。水稻識(shí)別精度較僅利用物候特征時(shí)有所降低，其他作物類型的分類精度有較大幅度的提升。

當(dāng)聯(lián)合多時(shí)相光譜特征和物候特征分類（圖9c），分類精度如下：平均總體分類精度85.68%，甘蔗95.11%，水稻98.38%，柑橘77.88%，香蕉86.05%，桉樹96%。相較于僅利用光譜特征時(shí)，物候特征對(duì)水稻分類精度提升最明顯，其他作物精度與僅利用光譜特征時(shí)相當(dāng)。

3.5 研究區(qū)地塊尺度作物分布遙感制圖

基于3.4小節(jié)分析結(jié)果，優(yōu)選前40維重要的分類特征開展研究區(qū)地塊尺度的作物分布制圖（圖10）。在空間分布特征上，西北部山區(qū)耕地?cái)?shù)量少，分布零散，南部耕地?cái)?shù)量多，分布密集。甘蔗密集分布在整個(gè)研究區(qū)范圍內(nèi)，呈片狀分布，大多數(shù)在地勢(shì)平坦地帶，少部分在緩坡上；桉樹人工林地塊主要分布在研究區(qū)的南部；柑橘地塊分布在整個(gè)研究區(qū)范圍內(nèi)；香蕉主要分布在研究區(qū)北部，南部分布零星；水稻地塊小而零散，距離居民地較近。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示（表4），甘蔗地塊數(shù)量占63.48%，種植面積占總耕地面積的69.78%；柑橘種植面積占比18.06%；糧食作物水稻的種植面積僅占7.12%。

3.6 與基于常規(guī)方法的作物分布提取結(jié)果比較

將本文方法與常規(guī)基于遙感時(shí)空協(xié)同思路的作物分布提取方法進(jìn)行對(duì)比，在常規(guī)方法中，通過多尺度分割方式獲取地塊，并計(jì)算多時(shí)相光譜指數(shù)作為地塊時(shí)序特征，兩種方法的作物分布提取結(jié)果如圖11所示。

表4 研究區(qū)作物地塊數(shù)及種植面積統(tǒng)計(jì)

在農(nóng)田地塊提取方面，本文采用D-LinkNet深度模型的地塊提取結(jié)果直接排除了非農(nóng)田地物的干擾，地塊形態(tài)與現(xiàn)實(shí)情況符合度更高（圖11b）；常規(guī)方法采用多尺度分割方法提取農(nóng)田地塊，將整張影像分割成碎片化的斑塊，將非農(nóng)田區(qū)域也納入分割范圍，對(duì)作物分布提取結(jié)果造成干擾（圖11d）。

在時(shí)序特征構(gòu)建方面，本文方法結(jié)合了多時(shí)相光譜特征和物候特征進(jìn)行地塊作物分類，常規(guī)方法僅采用多時(shí)相光譜特征進(jìn)行作物分類。將桉樹類型剔除后，作物分布提取結(jié)果如圖11c、圖11e所示，在作物類型識(shí)別結(jié)果方面兩者大體上相似。

4 結(jié) 論

地塊尺度作物分布信息對(duì)于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼發(fā)放、按圖承保理賠等具有重要應(yīng)用價(jià)值，受限于空間分辨率的大小，傳統(tǒng)中低分辨率的作物分布遙感制圖產(chǎn)品無法滿足應(yīng)用需求?；谶b感時(shí)空協(xié)同思路，本研究實(shí)現(xiàn)了地塊尺度的作物分布提?。?/p>

1）以Google Earth高分辨率影像為數(shù)據(jù)源，利用深度學(xué)習(xí)模型快速、精準(zhǔn)地提取農(nóng)田地塊形態(tài)信息，比常規(guī)基于圖像分割的農(nóng)田地塊提取結(jié)果在空間形態(tài)上更貼合實(shí)際情況；

2）通過Landsat8和Sentinel-2多源中分遙感碎片化無云數(shù)據(jù)構(gòu)建地塊時(shí)序數(shù)據(jù)集，基于加權(quán) Double-Logistic函數(shù)重建地塊NDVI時(shí)序曲線，實(shí)現(xiàn)了地塊尺度作物物候特征的提取，計(jì)算地塊多時(shí)相光譜特征；

3）分析物候特征和光譜特征對(duì)分類精度的影響，證實(shí)了地塊尺度物候特征對(duì)于作物分類的重要作用，結(jié)果表明聯(lián)合光譜特征和物候特征能達(dá)到最佳分類效果；

4）利用分類樣本構(gòu)建隨機(jī)森林作物分類模型，實(shí)現(xiàn)了研究區(qū)地塊尺度的作物分布遙感制圖。

本研究在理論上構(gòu)建了遙感時(shí)空協(xié)同的地塊尺度作物分類模型；同時(shí)為大范圍、地塊尺度作物分布遙感提取提供了實(shí)用化的技術(shù)方案。

未來還有以下方面可以深入研究：本研究利用中分辨率影像構(gòu)建地塊時(shí)序特征，對(duì)于面積不足中分辨率遙感像元大小的破碎、細(xì)小地塊，如何構(gòu)建地塊時(shí)序特征并識(shí)別作物類型；多云多雨氣候條件影響了光學(xué)成像質(zhì)量，制約了對(duì)地塊時(shí)序特征的提取，如何協(xié)同微波遙感數(shù)據(jù)提取更豐富的分類特征，并進(jìn)一步提高分類精度。

[1] 蒙繼華，吳炳方，杜鑫，等. 遙感在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)展及展望[J]. 國土資源遙感，2011，23(3)：1-7.

Meng Jihua, Wu Bingfang, Du Xin, et al. Application progress and prospect of remote sensing in precision agriculture[J]. Remote Sensing for Land & Resources, 2011, 23(3): 1-7. (in Chinese with English abstract)

[2] 趙春江. 農(nóng)業(yè)遙感研究與應(yīng)用進(jìn)展[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2014，45(12)：277-293.

Zhao Chunjiang. Advances of research and application in remote sensing for agriculture[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(12): 277-293. (in Chinese with English abstract)

[3] 唐華俊，吳文斌，楊鵬，等. 農(nóng)作物空間格局遙感監(jiān)測(cè)研究進(jìn)展[J]. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，43(14)：2879-2888.

Tang Huajun, Wu Wenbing, Yang Peng, et al. Recent progresses in monitoring crop spatial patterns by using remote sensing technologies[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2010, 43(14): 2879-2888. (in Chinese with English abstract)

[4] 劉海啟. 以精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)驅(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化加速現(xiàn)代農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2019，40(1)：1-6，73.

Liu Haiqi. Accelerating the digital transformation of modern agriculture by driving the agricultural modernization with precision agriculture[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2019, 40(1):1-6, 73. (in Chinese with English abstract)

[5] 駱劍承，吳田軍，吳志峰，等. 遙感大數(shù)據(jù)智能計(jì)算[M]. 北京：科學(xué)出版社，2020.

[6] 史舟，梁宗正，楊媛媛，等. 農(nóng)業(yè)遙感研究現(xiàn)狀與展望[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2015，46(2)：247-260.

Shi Zhou, Liang Zongzheng, Yang Yuanyuan, et al. Status and prospect of agricultural remote sensing[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2015, 46(2): 247-260. (in Chinese with English abstract)

[7] Weiss M, Jacob F, Duveiller G. Remote sensing for agricultural applications: A meta-review[J]. Remote Sensing of Environment, 2020, 236: 111402.

[8] 宋茜，胡瓊，陸苗，等. 農(nóng)作物空間分布遙感制圖發(fā)展方向探討[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2020，41(6)：57-65.

Song Qian, Hu Qiong, Lu Miao, et al. Prospect of crop mapping[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2020, 41(6): 57-65. (in Chinese with English abstract)

[9] 陳水森，柳欽火，陳良富，等. 糧食作物播種面積遙感監(jiān)測(cè)研究進(jìn)展[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2005，21(6)：166-171.

Cheng Shuisen, Liu Qinhuo, Chen Liangfu, et al. Review of research advances in remote sensing monitoring of grain crop area[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2005, 21(6): 166-171. (in Chinese with English abstract)

[10] 吳文斌，胡瓊，陸苗，等. 農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)遙感制圖[M]. 北京：科學(xué)出版社，2020.

[11] 黃敬峰，王人潮，蔣亨顯，等. 基于GIS的浙江省水稻遙感估產(chǎn)最佳時(shí)相選擇[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2002，13(3)：290-294.

Huang Jingfeng, Wang Renchao, Jiang Hengxian, et al. Selection of the best time phase for rice yield estimation based on GIS in Zhejiang Province[J]. Journal of Applied Ecology, 2002, 13(3): 290-294. (in Chinese with English abstract)

[12] Sibanda M, Murwira A. The use of multi-temporal MODIS images with ground data to distinguish cotton from maize and sorghum fields in smallholder agricultural landscapes of Southern Africa[J]. International Journal of Remote Sensing, 2012, 33(16): 4841-4855.

[13] 蔡學(xué)良，崔遠(yuǎn)來. 基于異源多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)提取灌區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2009, 25(8)：124-130.

Cai Xueliang, Cui Yuanlai. Crop planting structure extraction in irrigated areas from multi-sensor and multi-temporal remote sensing data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2009, 25(8): 124-130. (in Chinese with English abstract)

[14] Zhu L, Radeloff V C, Ives A R. Improving the mapping of crop types in the Midwestern US by fusing Landsat and MODIS satellite data[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2017, 58: 1-11.

[15] Hu Q, Yin H, Friedl A, et al. Integrating coarse-resolution images and agricultural statistics to generate sub-pixel crop type maps and reconciled area estimates[J]. Remote Sensing of Environment, 2021, 258: 112365.

[16] Liu X, Zhai H, Shen Y, et al. Large-scale crop mapping from multisource remote sensing images in google earth engine[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 13: 414-427.

[17] Jia K, Wu B, Li Q. Crop classification using HJ satellite multispectral data in the North China Plain[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2013, 7(1): 073576.

[18] 王久玲，黃進(jìn)良，王立輝，等. 面向?qū)ο蟮亩鄷r(shí)相HJ星影像甘蔗識(shí)別方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014，30(11)：145-151.

Wang Jiuling, Huang Jinliang, Wang Lihui, et al. Identification of sugarcane based on object-oriented analysis using time-series HJ CCD data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(11): 145-151. (in Chinese with English abstract)

[19] 許青云，楊貴軍，龍慧靈，等. 基于MODIS NDVI多年時(shí)序數(shù)據(jù)的農(nóng)作物種植識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014，30(11)：134-144.

Xu Qingyun, Yang Guijun, Long Huiling, et al. Crop information identification based on MODIS NDVI time-series data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(11): 134-144. (in Chinese with English abstract)

[20] Turker M, Ozdarici A. Field-based crop classification using SPOT4, SPOT5, IKONOS and QuickBird imagery for agricultural areas: A comparison study[J]. International Journal of Remote Sensing, 2011, 32(24): 9735-9768.

[21] Sun Y, Luo J, Xia L, et al. Geo-parcel-based crop classification in VHR images via hierarchical perception[J]. International Journal of Remote Sensing, 2020, 41(4): 1603-1624.

[22] Singha M, Wu B, Zhang M. Object-based paddy rice mapping using HJ-1A/B data and temporal features extracted from time series MODIS NDVI data[J]. Sensors, 2016, 17(1): 10.

[23] Conrad C，F(xiàn)ritsch S，Zeidler J， et al． Per-field irrigated crop classification in arid central asia using SPOT and ASTER data[J]. Remote Sensing，2010，2(4): 1035-1056.

[24] 鄧劉洋，沈占鋒，柯映明，等. 基于地塊尺度多時(shí)相遙感影像的冬小麥種植面積提取[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34(21)：157-164.

Deng Liuyang, Shen Zhanfeng, Ke Yingming, et al. Winter wheat planting area extraction using multi-temporal remote sensing images based on field parcel[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(21): 157-164. (in Chinese with English abstract)

[25] 劉巍，吳志峰，駱劍承，等. 深度學(xué)習(xí)支持下的丘陵山區(qū)耕地高分辨率遙感信息分區(qū)分層提取方法[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào)，2020，50(1)：105-116.

Liu Wei, Wu Zhifeng, Luo Jiancheng, et al. A divided and stratified extraction method of high-resolution remote sensing information for cropland in hilly and mountainous areas based on deep learning[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2020, 50(1): 105-116. (in Chinese with English abstract)

[26] Kussul N, Lemoine G, Gallego J, et al. Parcel based classification for agricultural mapping and monitoring using multi-temporal satellite image sequences[C] //Geoscience and Remote Sensing Symposium. Milan, Italy: IEEE, 2015: 165-168.

[27] 陳健，劉云慧，宇振榮. 基于時(shí)序MODIS-EVI數(shù)據(jù)的冬小麥種植信息提取[J]. 中國農(nóng)學(xué)通報(bào)，2011，27(1)：446-450.

Chen Jian, Liu Yunhui, Yu Zhenrong. Planting information extraction of winter wheat based on the time-series MODIS-EVI[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin. 2011, 27(1): 446-450. (in Chinese with English abstract)

[28] Zhang X, Zhang Q. Monitoring interannual variation in global crop yield using long-term AVHRR and MODIS observations[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2016, 114: 191-205.

[29] 王連喜，徐勝男，李琪，等. 基于決策樹和混合像元分解的江蘇省冬小麥種植面積提取[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016，32(5)：182-187.

Wang Lianxi, Xu Shengnan, Li Qi, et al. Extraction of winter wheat planted area in Jiangsu province using decision tree and mixed-pixel methods[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(5): 182-187. (in Chinese with English abstract)

[30] Zhou L, Zhang C, Ming W. D-LinkNet: LinkNet with Pretrained encoder and dilated convolution for high resolution satellite imagery road extraction[C] //2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). Salt Lake City, UT, USA: IEEE Computer Society, 2018.

[31] Reed B C, Brown J F, Vanderzee D, et al. Measuring phenological variability from satellite imagery[J]. Journal of Vegetation Science, 1994, 5(5): 703-714.

[32] Yang Y, Luo J, Huang Q, et al. Weighted double-logistic function fitting method for reconstructing the high-quality Sentinel-2 NDVI time series data set[J]. Remote Sensing, 2019, 11(20): 2342.

[33] Janitza S, Tutz G, Boulesteix A L. Random forest for ordinal responses: Prediction and variable selection[J]. Computational Statistics and Data Analysis, 2016, 96: 57-73.

Parcel-based crop distribution extraction using the spatiotemporal collaboration of remote sensing data

Yang Yingpin1, Wu Zhifeng1,2※, Luo Jiancheng3,4, Huang Qiting5, Zhang Dongyun3,4, Wu Tianjun6, Sun Yingwei7, Cao Zheng1, Dong Wen3, Liu Wei3,4

(1.510006; 2.(),511458; 3.100094; 4.100049; 5.530007; 6.710064; 7.100081)

Parcel-based crop distribution is paramount to quantify changes in ecological systems and improve management strategies in precision agriculture. Specifically, the obtained location and boundary of farmland together with crop types can contribute to the specific payment of planting subsidies and resource survey. Multi-source high-spatial and temporal resolution satellite images can provide an effective way to realize parcel-based crop mapping. However, some deficiencies still remain inthe extraction of farmland parcels and construction of spatiotemporal features. In this present study, a novel model was constructed to implement a parcel-based classification of crops by collaborating satellite data with high-spatial and temporal resolution. Four steps were included in a parcel-based crop mapping: 1) A D-LinkNet deep learning model was selected to extract the parcels from the 0.6m high-spatial-resolution Google Earth images; 2) Time series data set was constructed for each parcel using multi-source observations from Landsat 8 and Sentinel-2 satellite, where the tiles with high cloud cover were removed from the images; 3) A weighted Double-Logistic fitting was utilized to reconstruct the parcel-based Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series for the extraction of phenological parameters, such as the duration of the growth cycle, the time of growth starting and ending,and spectral indexes were calculated from Landsat8 and Sentinel-2 multi-spectral data; 4) A Mean Decrease Accuracy (MDA) indicator was used to estimate the feature importance. A field experiment was also conducted to collect the data of crop types for the training of random forest classification model in a parcel-based crop mapping. The Fusui County in Guangxi Zhuang Autonomous Region of China was taken as the study area. There was a relatively complex planting structure in the study area.It was cloudy and rainy with the rainfall days of about 130-220 d, as well as the diverse and complex topography. The dominated crops included sugarcane, paddy rice, banana, and orange. The results showed that the farmland parcels were well extracted by the D-LinkNet deep learning model, with an edge accuracy of 84.54% and a produce accuracy of 83.06%, compared with the conventional multi-scale segmentation. Phenological features were extracted from the reconstructed NDVI time series of the parcels. The NDVI of sugarcane and paddy rice first increased and then decreased significantly. The growth season of sugarcanes started from March to the following March. In addition, the growth season of paddy rice lasted for about 3-4 months, in which there was the most intense change in the NDVI time series. There was a relatively steady state in the reconstructed NDVI time series of evergreen eucalyptus and orange in the whole year. The eucalyptus with high vegetation cover showed high NDVI values during the observation period. The MDA indicator demonstrated that the images captured in summer and autumn were better for the crop classification in the study area. A best performance of classification was achieved to combine the phenological and spectral features. The overall accuracy reached 88%, and the accuracy of sugarcane reached over 95% in the study areas. The crop mapping indicated that sugarcane was spatially distributed around the whole study area, including plain and mountainous areas. The planting area of sugarcane accounted for nearly 70%, orange for 18.06%, and paddy rice for 7.12% of farmland. Furthermore, the paddy rice was mostly distributed near the settlement places. Consequently, the study successfully extractedphenological features by using Landsat8 and Sentinel-2 multi-source observations, and verified the importance of phenological features in the parcel-based crop mapping. The finding can provide a series of practical schemes to acquire parcel-based cropdistribution.

crops; remote sensing; distribution extraction; spatiotemporal collaboration; parcel-scale; time series; phenological features

2020-12-09

2021-03-26

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題（2018YFB2100702）；國家自然科學(xué)基金（41631179，U1901219）；南方海洋科學(xué)與工程廣東省實(shí)驗(yàn)室（廣州）人才團(tuán)隊(duì)引進(jìn)重大專項(xiàng)（GML2019ZD0301）

楊穎頻，博士，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)遙感。Email：yangyp@radi.ac.cn

吳志峰，教授，研究方向?yàn)殛懙厣鷳B(tài)遙感、自然資源監(jiān)測(cè)與評(píng)估。Email：gzuwzf@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.07.020

S126

A

1002-6819(2021)-07-0166-09

楊穎頻，吳志峰，駱劍承，等. 時(shí)空協(xié)同的地塊尺度作物分布遙感提取[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(7)：166-174. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.07.020 http://www.tcsae.org

Yang Yingpin, Wu Zhifeng, Luo Jiancheng, et al. Parcel-based crop distribution extraction using the spatiotemporal collaboration of remote sensing data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(7): 166-174. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.07.020 http://www.tcsae.org