基于时序遥感的撂荒地监测及空间格局特征分析OA北大核心CSTPCD

针对耕地撂荒监测的迫切需求,文章发展了一种基于光学时序特征的撂荒地遥感识别方法,利用Sentinel-2时间序列数据构建耕地NDVI时序曲线,基于撂荒地和非撂荒耕地NDVI在监测时间窗口内的振幅差异,通过F1指数迭代式选取撂荒地识别的最佳振幅分割阈值,构建撂荒地识别规则,并在广东省湛江市坡头区开展耕地撂荒监测试验,分析撂荒地块的景观格局特征。研究表明:1)对比撂荒地与非撂荒地的NDVI时序曲线形态发现,撂荒地全年NDVI时序曲线变化平缓,变化幅度较小;非撂荒耕地由于作物生长发育的物候过程,NDVI时序呈现较大的变化幅度。2)通过迭代式选取振幅分割阈值,撂荒地与非撂荒地NDVI振幅的最佳分割阈值为0.42,在该分割阈值下,撂荒地和非撂荒地的识别精度分别为91.83%和90.20%。3)对撂荒地景观格局特征分析结果表明,2020年坡头区耕地撂荒面积为14.65 km^(2),约占耕地总面积的10.1%,撂荒地块普遍面积较小、形状不规则,空间上分布零散,少有大面积撂荒现象。