利用Google Earth Engine平臺使用遙感影像和物候學算法繪製巴西中西部大豆種植面積圖

2021-01-14 智慧農業技術資訊

大家好，今天給大家帶來一篇利用Google Earth Engine平臺使用遙感影像和物候學算法的大豆種植面積製圖的論文。

大豆是巴西農業綜合企業的主要作物。對這一作物的近實時監測在產量估計、進展識別和作物位置方面具有重要意義。

本研究旨在利用巴西馬託格羅索州Google Earth Engine系統中的時間序列多光譜圖像和植被指數（近紅外和紅光）幾乎實時地估計和繪製大豆面積。通過使用垂直作物增強指數（PCEI）識別的大豆區域，創建了2016/2017年作物每年的MODIS、OLI和MSI圖像垂直植被指數（PVI）的多時相算法。

研究還旨在評估使用Landsat 8/OLI、Terra/MODIS和Sentinel-2/MSI傳感器系統對這些地區的監測，並驗證GEE平臺在處理多時相圖像方面的潛力，以便根據作物的大規模物候特性，檢測種植大豆的地區。

根據馬託格羅索州大豆作物的農曆選擇時間間隔。8月進行土壤校正和施肥，3月下旬進行乾燥和收穫，9月至11月播種。利用該指數產生的結果，計算了Silva Junior等人提出的垂直作物增強指數（PCEI）。PCEI指數使用以紅色和近紅外波長為中心的反射因子值，範圍從-1到1，這允許驗證物候學中觀察到的最大值和最小值之間的巨大正差異。高PCEI值表明像素反射是大豆作物的可能性。

式中：MaxPVI—大豆最大發育期觀測到的最大PVI值；MinPVI—播種前和/或出苗期觀測到的最小PVI值；S—增強係數；g—增益因子。


所有中等空間解析度的傳感器都使用了20%像素百分比的雲。為了便於圖像分離和自動化作物監測，沒有對每個最小和最大PVI值使用特定日期，而是指所確定的大豆收成期的一個時段，在該時段中，僅使用 .filterDate()和  median()生成一幅圖像，其中圖像的最佳像素位於規定的時間間隔內。因此，使用了四個時期，兩個用於最小PVI，兩個用於最大PVI。由於馬託格羅索州幅員遼闊，各地區生長季節不同，各時期的日期也不同。


圖2. 大豆種植面積（Km）的空間分布，根據在多時間算法分類中使用的相應傳感器（MODIS（a）、OLI（b）和MSI（c））。

圖3.由IBGE估算的值與由市一級的MODIS（a）、OLI（b）和MSI（c）圖像產生的值之間的差異（公頃）。

圖4.所研究的141個市的不同大豆面積監測方法估計值的箱線圖，以及用不同傳感器測量的面積與用IBGE估計值測量的多時相圖像之間的相關性。

在雲中實現和改進的算法顯示了在巴西馬託格羅索州大豆區域製圖的良好潛力。利用MODIS圖像，利用Google Earth Engine平臺對大豆面積進行監測，是一種可行的、有前途的大規模大豆面積自動估算方法。




全文閱讀：

Carlos Antonio da Silva Junior,Antonio Hérbete Sousa Leonel-Junior,Fernando Saragosa Rossi,Washington Luiz Félix Correia Filho,Dimas de Barros Santiago,José Francisco de Oliveira-Júnior,Paulo Eduardo Teodoro,Mendelson Lima,Guilherme Fernando Capristo-Silva. Mapping soybean planting area in midwest Brazil with remotely sensed images and phenology-based algorithm using the Google Earth Engine platform[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2020,169.

https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.105194.

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