【摘 要】
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复杂种植结构和破碎型耕作下,高分辨率作物类型制图是降低不确定性的重要手段。本文以安徽省为研究区,将旱地、水旱轮作、单季稻、双季稻作为研究对象,基于Google Earth Engine云平台和时间序列Landsat和Sentinel遥感数据,采用实地调查和目视判别方法采集样本,为去除影像噪声、保证信息丰富度,提出了一种步长为15天的30天合成、间隙填充、S-G滤波平滑结合的方法对时间序列光谱指数进
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复杂种植结构和破碎型耕作下,高分辨率作物类型制图是降低不确定性的重要手段。本文以安徽省为研究区,将旱地、水旱轮作、单季稻、双季稻作为研究对象,基于Google Earth Engine云平台和时间序列Landsat和Sentinel遥感数据,采用实地调查和目视判别方法采集样本,为去除影像噪声、保证信息丰富度,提出了一种步长为15天的30天合成、间隙填充、S-G滤波平滑结合的方法对时间序列光谱指数进行重建,对比评估了多种波段组合下随机森林、支持向量机和梯度提升回归树模型的识别精度,选择最优模型绘制了1990、2000、2010、2020年安徽省30m分辨率作物类型图。结果表明:（1）采用本文提出的时序重建方法对作物物候相关的NDVI、LSWI、MNDWI三种指数时间序列进行重建,可有效提取地物类别时序光谱信息。（2）四个时期的最优覆被类型识别模型分别为NDVI+MNDWI-RF、NDVI+MNDWI-SVM、NDVI+MNDWI-RF、NDVI+MNDWI+VH-RF模型。最优总体精度分别达到85%、90.6%、90.1%、93.4%,（3）与现有土地利用数据相比,识别结果精细程度和准确性有很大提升。为分析安徽省作物/覆被时空变化特征,以1990～2020年覆被类型识别结果为基础,利用覆被类型转移矩阵、覆被类型动态度等方法分析了安徽省近30年覆被类型转移特征;基于重心分析、标准差椭圆、景观指数方法,揭示了安徽省覆被类型的空间格局变化规律;结合Getis-Ord General G聚类方法和多距离空间聚类（Ripleys K函数）方法对安徽省覆被类型变化累积量进行了时空模式分析。结果表明:（1）1990～2020年安徽省耕地面积减少3.8%,旱地、水旱轮作、单季稻、双季稻分别变化-0.68%、-7.66%、0.26%、-51.40%,“双改单”现象明显,水旱轮作和单季稻之间转换频繁,不透水面及裸地增加55%;（2）旱地分布特征较为稳定,水旱轮作和单季稻分布范围类似,双季稻各时期变化较大,总体景观格局趋于破碎、分散、多样化、复杂化,空间位置分布和面积朝向均匀化发展;（3）覆被类型的剧烈变化具有显著的聚集性,通过K-means聚类可将不同程度的变化较好地分类;覆被类型剧烈变化区域聚集特征受观测尺度变化的影响小于平缓变化区域。图[30]表[8]参[104]
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