Sentinel-2 MSI和Landsat 8 OLI数据在玉米秸秆覆盖度遥感估算应用中的比较研究OACSTPCD
Comparison between Sentinel-2 MSI and Landsat 8 OLI data in the application of remote sensing estimation for crop residue cover
秸秆覆盖度(Crop residue cover,CRC)的遥感估算可以在短时间内获取大范围耕地秸秆覆盖度数据,对于政府部门监测保护性耕作的实施情况有重要的现实意义.本研究基于Sentinel-2 MSI和Landsat 8 OLI数据,分别计算了多种光谱指数,并与野外实测的秸秆覆盖度数据进行相关性分析,挑选出极显著性相关的光谱指数.在此基础上,构建其与秸秆覆盖度之间的相关模型,并通过决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)所表征模型的精度比较Sentinel-2 MSI和Landsat 8 OLI数据由于光谱和空间尺度的差异对秸秆覆盖度反演模型的影响.结果表明:6种光谱指数与CRC的相关性系数均大于0.4,相关性较高的是Sentinel-2 MSI 20 m分辨率数据获取的NDTI和STI,相关系数分别为0.878、0.894,相关性最低的为Sentinel-2 MSI 10 m分辨率数据获取的NDSVI,相关系数为0.476;利用一元线性回归法构建模型时,Sentinel-2 MSI 20 m分辨率数据构建的光谱指数STI和NDTI,模型精度最高,R2分别为0.810和0.800,RMSE分别为6.84％和7.01％,而30 m重采样数据的R2分别为0.770和0.771,RMSE分别为7.52％和7.50％,随着空间分辨率的降低呈现出下降趋势;Sentinel-2 MSI 30 m重采样数据获取的光谱指数构建的所有模型精度均略大于Landsat 8 OLI数据构建的模型.因此,Sentinel-2 MSI数据获取NDTI和STI这两个光谱指数更加适合本研究区域秸秆覆盖度的估算.
张益玮;杜嘉;李巍;赵博宇;刘华;姜大鹏
辽宁科技大学, 辽宁 鞍山 114000中国科学院 东北地理与农业生态研究所, 吉林 长春 130102辽宁科技大学, 辽宁 鞍山 114000中国科学院 东北地理与农业生态研究所, 吉林 长春 130102中国科学院 东北地理与农业生态研究所, 吉林 长春 130102辽宁科技大学, 辽宁 鞍山 114000
社会科学
秸秆覆盖度Landsat 8 OLISentinel-2 MSI线性回归
《土壤与作物》 2023 (2)
130-140,11
中国科学院战略性先导科技专项课题(XDA28080500)国家重点研发计划项目子课题"耕地利用与保护模式监测研究"(2021YFD1500103)国家基础调查专项课题(2018FY100300).
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