基于GEE的多源遙感影像青梅種植信息提取

收稿日期：2024-03-23

基金項(xiàng)目：廣東省普通高校重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)ｍ?xiàng)（2021ZDZX4111）；國(guó)家自然科學(xué)基金地區(qū)基金項(xiàng)目（42061046）

作者簡(jiǎn)介：喻彩麗（1989-），女，河南周口人，碩士研究生，講師，研究方向?yàn)檫b感與數(shù)字農(nóng)業(yè)。（E-mail）purejade@163.com

通訊作者：洪國(guó)軍，（E-mail）hgj950603@163.com

摘要： 針對(duì)粵東青梅種植區(qū)多為山地、丘陵兼有的復(fù)雜地形，實(shí)地測(cè)量青梅種植面積及其空間分布存在一定難度，本研究聚焦廣東省汕尾市和揭陽市，利用Sentinel-1和Sentinel-2多光譜遙感影像數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林算法，探索4種不同特征組合在青梅分類精度方面的表現(xiàn)，并對(duì)Sentinel-1、Sentinel-2影像在空間制圖中的精度進(jìn)行了深入分析。研究結(jié)果表明，Sentinel-1、Sentinel-2影像采用組合4（光譜特征+植被指數(shù)+VV/VH+紋理特征）并運(yùn)用隨機(jī)森林算法獲得了最優(yōu)青梅分類精度，總體精度、Kappa系數(shù)和制圖精度分別高達(dá)96.55%、0.957 6和98.03%；與官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相比，在揭陽市普寧市和汕尾市陸河縣應(yīng)用組合4估算青梅種植面積的精度分別高達(dá)99.70%和99.20%。研究發(fā)現(xiàn)，綜合利用Sentinel-1、Sentinel-2多源遙感數(shù)據(jù)和多種特征的分類方法可以精準(zhǔn)識(shí)別青梅的種植面積并提高制圖精度。本研究結(jié)果不僅為粵東地區(qū)青梅種植者提供準(zhǔn)確的種植面積估算和空間分布信息，而且為青梅種植管理和病蟲害防治策略的制定提供技術(shù)參考。

關(guān)鍵詞： 青梅；多源遙感；隨機(jī)森林算法；Google Earth Engine

中圖分類號(hào)： S127；Q949.758.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1000-4440（2024）08-1455-09

Extraction of greengage planting information from multi-source remote sensing images based on GEE

YU Caili1， LU Jianqiang2， DOU Xufeng3， HONG Guojun4

（1.College of Ocean， Shanwei Institute of Technology， Shanwei 516600， China;2.College of Electronic Engineering & College of Artificial Intelligence， South China Agricultural University， Guangzhou 510642， China;3.College of Life Science and Technology， Tarim University， Alaer 843300， China;4.Institute of Regional Development， Jiangxi University of Technology， Nanchang 330200， China）

Abstract： The planting area of greengage in eastern Guangdong is mostly a complex terrain with both mountains and hills. It is difficult to measure the planting area and spatial distribution of greengage in the field. This study focused on Shanwei City and Jieyang City， and used the random forest algorithm to explore the performance of four different feature combinations in the classification accuracy of greengage based on Sentinel-1 and Sentinel-2 multi-spectral remote sensing image data. In addition， the accuracy of Sentinel-1 and Sentinel-2 images in spatial mapping was analyzed in depth. The results showed that the optimal classification accuracy of greengage was obtained when Sentinel-1 and Sentinel-2 images were processed by combination 4 （spectral feature + vegetation index + VV/VH + texture feature） and random forest algorithm. The overall accuracy， Kappa coefficient and mapping accuracy were 96.55%， 0.957 6 and 98.03%， respectively. Compared with the official statistics， the accuracy of estimating the planting area of greengage by using combination 4 in Puning City of Jieyang City and Luhe County of Shanwei City was 99.70% and 99.20%， respectively. The comprehensive utilization of Sentinel-1 and Sentinel-2 multi-source remote sensing data and the classification methods using multiple features could accurately identify the planting area of greengage and improve the mapping accuracy. The results of this study not only provide accurate planting area estimation and spatial distribution information for greengage growers in eastern Guangdong， but also provide technical reference for the formulation of greengage planting management and pest control strategies.

Key words： greengage;multi-source remote sensing;random forest algorithm;Google Earth Engine

粵東地區(qū)被譽(yù)為“中國(guó)青梅之鄉(xiāng)”，青梅種植面積和產(chǎn)量在中國(guó)均居首位[1]。青梅種植對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要意義。在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)管理實(shí)踐中，青梅種植面積的統(tǒng)計(jì)通常依賴于農(nóng)業(yè)調(diào)查和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但這些方法存在明顯的局限性。這些傳統(tǒng)方法不僅難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模和系統(tǒng)性的區(qū)域測(cè)量，而且在提供及時(shí)和準(zhǔn)確數(shù)據(jù)方面往往無法滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的需求。相較之下，遙感技術(shù)以其廣闊的覆蓋范圍、快速的數(shù)據(jù)獲取能力以及效益高的特點(diǎn)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)[2-3]。在當(dāng)前農(nóng)業(yè)遙感研究中，雖然基于單一影像源的農(nóng)作物種植信息提取方法操作簡(jiǎn)單，但它存在一個(gè)明顯的局限：難以捕捉作物種植信息的“最佳識(shí)別期”[4]。相較于單一數(shù)據(jù)源，多源數(shù)據(jù)的應(yīng)用能顯著提升地物的識(shí)別精度[5-7]。研究結(jié)果表明，綜合運(yùn)用多種特征變量（如多時(shí)相、光譜特征、植被指數(shù)、雷達(dá)極化特征和紋理特征等）可以顯著提高對(duì)地物的識(shí)別和分類精度[8-14]。這些特征的綜合利用改善了作物與其他地物間的區(qū)分能力，特別適合在大面積復(fù)雜地形和種植模式下應(yīng)用。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，隨機(jī)森林算法因能有效避免過擬合問題而在遙感信息提取中被廣泛使用[15-17]。Hao等[14]利用MODIS數(shù)據(jù)并運(yùn)用隨機(jī)森林算法，通過對(duì)計(jì)算特征的重要性評(píng)分來對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行分類，并分析了時(shí)間序列長(zhǎng)度如何影響作物制圖的精度。張悅琦等[18]研究結(jié)果證明，基于水稻移栽階段單時(shí)序圖像的特征優(yōu)化隨機(jī)森林模型在實(shí)際應(yīng)用中分類精度更高，GF-6衛(wèi)星在作物的精確識(shí)別和面積提取方面顯示出很大應(yīng)用潛力。范莉等[19]研究發(fā)現(xiàn)，在30分割尺度、緊湊度因子和形狀因子均為0.5時(shí)，可實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的植被邊緣分割；通過結(jié)合多種光譜特征指數(shù)和地形特征構(gòu)建的分類模型總體精度達(dá)到90.8%，水稻、玉米、甘薯的分類精度分別為85.7%、83.3%和80.7%。綜上分析，結(jié)合多種光譜特征指數(shù)和地形特征的方法在識(shí)別復(fù)雜地形地區(qū)農(nóng)作物種植面積方面具有較高精度，實(shí)際應(yīng)用價(jià)值更高。在農(nóng)業(yè)遙感領(lǐng)域，多源遙感數(shù)據(jù)和多特征的作物識(shí)別方法雖然提高了識(shí)別精度和信息的全面性，但也面臨諸如大量數(shù)據(jù)下載、復(fù)雜預(yù)處理、高計(jì)算量和大存儲(chǔ)空間的挑戰(zhàn)。然而，谷歌地球引擎（Google Earth Engine， GEE）等云計(jì)算平臺(tái)的出現(xiàn)有效解決了這些問題[20-22]。這些平臺(tái)提供的強(qiáng)大云計(jì)算資源和簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)處理流程極大地降低了處理和分析大量遙感影像的難度，提高了數(shù)據(jù)處理的效率和效果。這使得GEE等平臺(tái)在多源遙感數(shù)據(jù)的整合與應(yīng)用中展現(xiàn)出新機(jī)遇，推動(dòng)了遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深入應(yīng)用，為農(nóng)作物識(shí)別和監(jiān)測(cè)提供了有效的技術(shù)支持[23]。

目前，針對(duì)廣東省汕尾市和揭陽市青梅種植面積估算的研究尚屬空白。本研究針對(duì)兩市地形復(fù)雜、植被類型多樣易混淆等現(xiàn)狀，利用Sentinel-1、Sentinel-2高空間分辨率和豐富的光譜信息，為區(qū)分青梅與其他植被類型提供技術(shù)支持。另外，由于樣本數(shù)量不足，尤其是草灌地和林地類別樣本不足，限制了模型的分類效果。為了解決這一問題，本研究設(shè)計(jì)了4種不同的特征組合方案，采用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行比較試驗(yàn)，有效提取青梅種植信息并分析其空間分布。這項(xiàng)研究旨在為汕尾市和揭陽市青梅產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供科學(xué)決策支持，并為類似區(qū)域的精確植被分類提供新的研究視角和方法。

1 數(shù)據(jù)及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)

1.1.1 研究區(qū)概況 汕尾與揭陽兩市位于廣東省東部，北緯22°37′～23°46′，東經(jīng)114°54′～116°37′（圖1）。該地區(qū)總面積為10 078 km2。汕尾市位于蓮花山南麓，山脈呈東北向西南傾斜趨勢(shì)，揭陽市地勢(shì)則自西向東逐漸傾斜，地形上呈現(xiàn)出低山高丘和谷地平原交錯(cuò)分布的特點(diǎn)。此外，汕尾市和揭陽市屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，是中國(guó)光照、熱量、水資源最為豐富的地區(qū)之一，年降雨主要集中在4-9月，具有雨季與熱季相一致的氣候特點(diǎn)。

1.1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理 根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，選取研究區(qū)2021年10月（青梅葉片枯萎期）、2022年1月（青梅開花期）、2022年3月（青梅返青展葉期）、2022年6-8月（青梅旺長(zhǎng)期）4個(gè)青梅生長(zhǎng)關(guān)鍵時(shí)期在GEE中依次對(duì)Sentienl-2數(shù)據(jù)按日期、空間位置進(jìn)行篩選并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去云、中值合成、裁剪等處理，利用Cloud Score+S2_HARMONIZED V1合成無云影像，分別得到4個(gè)時(shí)期的Sentinel-2影像數(shù)據(jù)。再用Sentinel-1影像數(shù)據(jù)對(duì)這4個(gè)時(shí)期數(shù)據(jù)進(jìn)行均值合成處理，最后利用汕尾市和揭陽市的矢量數(shù)據(jù)裁剪Sentinel-1、Sentinel-2影像數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)的影像。

1.1.3 研究區(qū)土地利用及樣本數(shù)據(jù)處理 根據(jù)青梅在Sentinel-1、Sentinel-2衛(wèi)星影像上呈現(xiàn)的特征，借助2021年12月至2022年1月在研究區(qū)野外考察所采集的樣本，利用GEE云平臺(tái)最新高清影像、地面調(diào)查數(shù)據(jù)以及Sentinel-1、Sentinel-2影像作為參考數(shù)據(jù)建立樣本庫，最終確定6種分類類型：青梅、草灌、樹林、農(nóng)作物、建筑物、水體。按照隨機(jī)原則將其中70%樣本作為訓(xùn)練樣本，30%樣本用作驗(yàn)證樣本，用于對(duì)各類型的識(shí)別和分類后的精度評(píng)價(jià)，樣本如表1所示。

1.2 研究方法

1.2.1 特征提取

1.2.1.1 光譜特征/植被指數(shù) Sentinel-2衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)不僅提供了豐富的光譜信息，而且還有能反映被監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)狀態(tài)的紅邊波段和RGB影像。在青梅種植信息提取過程中，考慮到不同生長(zhǎng)階段的時(shí)間特征對(duì)提取精度的影響，本研究選取青梅生長(zhǎng)周期中4個(gè)關(guān)鍵期：2021年10月青梅枯萎期、2022年1月青梅開花期、2022年3月青梅返青展葉期和2022年6-8月青梅旺長(zhǎng)期?；谶@些時(shí)期Sentinel-2影像，本研究利用紅波段和近紅外波段的特性，建立了一系列植被指數(shù)用于提高對(duì)青梅遙感信息的識(shí)別精度。研究區(qū)植被指數(shù)的詳細(xì)信息[15，18，24-29]見表2。

1.2.1.2 雷達(dá)信息 Sentinel-1衛(wèi)星采用主動(dòng)光波雷達(dá)技術(shù)，這種技術(shù)不依賴于外部光源，而是使用自身的雷達(dá)波進(jìn)行探測(cè)。在其干涉寬幅（IW）模式下，結(jié)合了垂直發(fā)射-垂直接收（VV）和垂直發(fā)射-水平接收（VH）的極化方式[30]，Sentinel-1能有效進(jìn)行地表特征探測(cè)。這種模式和極化配置在青梅開花期特別有利于區(qū)分青梅與其他地物特征。利用這些特征可以更準(zhǔn)確地區(qū)分青梅與其他地物，從而提高分類精度。

1.2.1.3 紋理特征 紋理特征是一種重要的工具，用于反映物體的空間結(jié)構(gòu)特征。青梅獨(dú)特的行列結(jié)構(gòu)與林地和耕地的紋理特征存在顯著差異，有利于區(qū)分出青梅種植區(qū)域。為了準(zhǔn)確提取青梅種植信息，本研究分析了青梅葉片枯萎期、開花期、返青展葉期、旺長(zhǎng)期4個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)，并考慮了包括均值、對(duì)比度、二階矩、信息熵、相關(guān)性、協(xié)同性、方差和相異性在內(nèi)的多種紋理特征[31]。這些紋理特征的綜合應(yīng)用有助于補(bǔ)充光譜特征在空間信息方面的不足，從而顯著提高分類精度。通過這種方法，可以更準(zhǔn)確地區(qū)分青梅與其他地物類型。

1.2.2 分類試驗(yàn)方案 本研究設(shè)計(jì)了4組分類試驗(yàn)方案，目的是評(píng)估將光譜特征與其他特征信息相結(jié)合時(shí)，對(duì)青梅地物分類精度的具體影響。這些試驗(yàn)方案分別考慮了光譜特征與不同特征的結(jié)合，包括植被指數(shù)、雷達(dá)信息和紋理特征。通過表3列出的4種分類試驗(yàn)方案，探索對(duì)于提高青梅分類精度的最優(yōu)特征組合。

1.2.3 隨機(jī)森林算法 針對(duì)汕尾市與揭陽市地形復(fù)雜和青梅分類數(shù)據(jù)的多維性，本研究選取了包括原始光譜信息、植被指數(shù)、雷達(dá)信息和紋理特征等多種特征進(jìn)行分類。為高效處理這些高維遙感數(shù)據(jù)，本研究采用隨機(jī)森林算法（RF），該算法是由多個(gè)決策樹組成的集成學(xué)習(xí)算法，特別適合處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)。其具體實(shí)施步驟包括：使用抽樣方法從總數(shù)據(jù)中選取2/3作為訓(xùn)練樣本，剩余部分用作驗(yàn)證樣本以估計(jì)誤差；構(gòu)造500棵分類回歸樹，每棵樹基于隨機(jī)選取的特征進(jìn)行訓(xùn)練；再將這500棵分類回歸樹的結(jié)果合并，最后采用多數(shù)投票原則確定分類結(jié)果。

1.2.4 精度評(píng)價(jià)與技術(shù)路線 采用混淆矩陣計(jì)算總體精度、制圖精度、用戶精度和Kappa系數(shù)，對(duì)2022-2023年的Sentienl-1、Sentinel-2衛(wèi)星遙感影像中的青梅分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)估，其中總體精度和 Kappa系數(shù)用來比較整體分類精度，制圖精度、用戶精度用來衡量特定類別的分類精度。本試驗(yàn)詳細(xì)的技術(shù)流程見圖2。

2 結(jié)果與分析

2.1 多特征組合對(duì)青梅分類精度的影響

本研究采用隨機(jī)森林算法結(jié)合不同特征組合對(duì)青梅進(jìn)行分類，分析了各種特征組合對(duì)分類精度的影響。首先，僅使用光譜特征進(jìn)行分類，青梅的總體精度達(dá)到91.43%，Kappa系數(shù)為0.904 1，這驗(yàn)證了光譜特征在青梅識(shí)別中的有效性。引入植被指數(shù)后，由于植被指數(shù)是反映植被生長(zhǎng)狀態(tài)的關(guān)鍵信息，分類的總體精度提升至92.92%，Kappa系數(shù)增至0.914 5。隨后，融合Sentinel-1的VV/VH數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)提供了極化信息，有助于進(jìn)一步區(qū)分青梅與其他地物，使得總體精度提高到94.32%，Kappa系數(shù)提升至0.934 8。最后，加入紋理特征進(jìn)一步增強(qiáng)了分類的細(xì)節(jié)解析能力，將總體精度提升至96.55%，Kappa系數(shù)達(dá)到0.957 6（表4、圖3）。結(jié)果表明，多特征組合的策略在提高青梅分類精度方面具有顯著效果。

2.2 提取的青梅種植面積比較、統(tǒng)計(jì)和影像衍生結(jié)果

本研究基于Sentinel-1、Sentinel-2遙感圖像，通過使用隨機(jī)森林算法結(jié)合4種特征組合來估算揭陽市普寧市和汕尾市陸河縣的青梅種植面積，并將結(jié)果與2022年官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相比較（圖4）。組合4的結(jié)果顯示，揭陽市普寧市和汕尾市陸河縣的青梅種植面積分別為16.89 km2和12.6 km2，相對(duì)誤差為0.003和0.008，組合4的估算結(jié)果與官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)高度一致。然而，在組合1中，揭陽市普寧市青梅種植面積被高估至17.73 km2，汕尾市陸河縣青梅種植面積被低估至11.17 km2，相對(duì)誤差分別為0.052和-0.106，顯示出較大的分類錯(cuò)誤和遺漏。這些誤差反映了地形復(fù)雜性和種植模式多樣性對(duì)估算精度的影響，尤其體現(xiàn)在地形起伏較大的區(qū)域。

2.3 特征組合對(duì)比與差異性分析

根據(jù)表4和圖4的數(shù)據(jù)對(duì)汕尾市和揭陽市進(jìn)行青梅圖像分析，采用基于Sentinel-1、Sentinel-2遙感數(shù)據(jù)的組合4在總體精度、Kappa系數(shù)以及揭陽市普寧市青梅種植面積估算方面表現(xiàn)最佳。相比于組合1、組合2和組合3，組合4的分類能力進(jìn)一步提升。這種提升歸因于增加的特征維度，例如組合2在組合1的基礎(chǔ)上引入植被指數(shù)增強(qiáng)了模型區(qū)分青梅與其他地物的能力；組合3在組合2的基礎(chǔ)上添加VV/VH數(shù)據(jù)幫助區(qū)分草灌；而組合4在組合3的基礎(chǔ)上引入紋理特征則進(jìn)一步提升了在林地環(huán)境中識(shí)別青梅的精度。這表明，綜合利用多種時(shí)相和特征可以顯著提高分類精度，尤其是在揭陽市普寧市，組合4使青梅種植面積的估算更為準(zhǔn)確。這一發(fā)現(xiàn)對(duì)于管理復(fù)雜地理和環(huán)境條件下的青梅種植至關(guān)重要，為精確評(píng)估青梅種植面積提供了有效技術(shù)路徑，也為類似環(huán)境下的農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)管理提供了方法。

2.4 青梅種植區(qū)面積預(yù)測(cè)與空間分布

本研究深入分析了不同特征組合在分類效果上的表現(xiàn)。組合4（光譜特征+植被指數(shù)+VV/VH+紋理特征）包含了最廣泛的特征集合，在制圖精度、用戶精度、總體精度和Kappa系數(shù)方面表現(xiàn)最佳。在揭陽市普寧市和汕尾市陸河縣該組合估算青梅種植面積的精度分別高達(dá)99.70%和99.20%。據(jù)此，本研究進(jìn)一步估算了汕尾市和揭陽市的青梅種植面積，總計(jì)約242.13 km2?？臻g分布分析結(jié)果表明，青梅主要集中在這兩市的中西部地區(qū)，中東部地區(qū)也有少量種植（圖5），這些地區(qū)的豐富水源、平坦地形和充足日照為青梅的生長(zhǎng)提供了理想條件。

3 討論

本研究利用GEE云平臺(tái)上的Sentinel-1、Sentinel-2遙感影像，對(duì)廣東省汕尾市和揭陽市2022年青梅種植面積及其空間分布情況進(jìn)行了探索。在多時(shí)相數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了4種不同的特征組合進(jìn)行青梅的分類和種植面積估算，并與實(shí)地調(diào)查結(jié)果和官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較以評(píng)估各種組合的分類精度?；谶@些比較和評(píng)價(jià)，期望對(duì)中國(guó)青梅主產(chǎn)地廣東省汕尾市和揭陽市青梅測(cè)繪提供參考。

在4種組合中，除了組合1外，其余3種組合的總體精度和Kappa系數(shù)都較高。此外，所有組合的用戶精度和制圖精度均高于90.77%。這種高精度可能與本研究調(diào)查了青梅生長(zhǎng)全周期有關(guān)，有利于區(qū)分青梅和其他地物類型。

本研究結(jié)果顯示，組合1僅依賴光譜特征，未能將青梅與其他地物精準(zhǔn)區(qū)分；組合2引入植被指數(shù)，組合3引入植被指數(shù)和VV/VH極化特征后，雖改善了青梅與建筑物、水體和耕地的區(qū)分，但在復(fù)雜種植模式下以及對(duì)相似光譜特征的林地識(shí)別上仍存在局限性；相較而言，組合4在總體精度、Kappa系數(shù)及青梅細(xì)節(jié)識(shí)別方面明顯優(yōu)于其他組合，驗(yàn)證了多時(shí)相和多特征融合在提升分類精度及減少誤判中的重要性。本研究突出了在青梅種植面積估算中綜合利用多種遙感特征的重要性，并建議未來研究應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化特征組合與分類算法。同時(shí)，提倡結(jié)合地物與氣候信息的復(fù)合模型，以提升估算的精確度和可靠性。

4 結(jié)論

本研究通過GEE云平臺(tái)，利用Sentinel-1、Sentinel-2影像，設(shè)計(jì)4種特征組合，結(jié)合隨機(jī)森林算法，對(duì)廣東省汕尾市和揭陽市青梅種植信息進(jìn)行了精確提取，可為未來青梅種植測(cè)繪工作提供指導(dǎo)。

在多時(shí)相不同的特征組合中，本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)組合1在復(fù)雜地物環(huán)境和類似種植結(jié)構(gòu)條件下，Sentinel-1、Sentinel-2圖像作為輸入數(shù)據(jù)的分類效果不太理想；組合2和組合3雖然達(dá)到了可接受的精度，但并未達(dá)到預(yù)期效果；組合4通過將光譜特征、植被指數(shù)、VV/VH極化特征和紋理特征結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)了青梅測(cè)繪的最佳方法和最優(yōu)精度。本研究結(jié)果表明，綜合利用Sentinel-1、Sentinel-2多源遙感數(shù)據(jù)和多種特征的分類方法可以顯著提高對(duì)青梅種植面積的估算和測(cè)繪精度。GEE平臺(tái)豐富的遙感數(shù)據(jù)資源和強(qiáng)大的處理能力為青梅種植信息提取提供了有力支持。

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（責(zé)任編輯：黃克玲）