基于Sentinel-2影像数据的耕地撂荒信息提取——以甘肃省天水市八里湾镇为例

作者：马引弟; 吴静; 李纯斌^*; 李晓杰

来源：生产力研究, 2020, (05): 61-64.

DOI：10.19374/j.cnki.14-1145/f.2020.05.015

• Sentinel-2
• 随机森林算法
• 耕地撂荒

耕地撂荒危及区域粮食安全和当地生态环境,当前耕地撂荒信息的提取多基于MODIS、Landsat、SPOT、TM/ETM+等影像数据,这些影像数据时空分辨率或光谱分辨率较低,对地形复杂区域的地类提取有一定的干扰,文章基于分辨率为10 m的Sentinel-2卫星数据,利用随机森林算法进行土地利用分类,并依据耕地撂荒判别规则提取耕地撂荒信息,得到以下结论:(1)采用随机森林算法分类对2017—2019年影像进行分类,其精度均在0.7～0.9之间,Sentinel-2特有的红边波段指数特征可以有效提高山区复杂地形的土地利用分类精度;(2)2017—2018年休耕面积为11.374 5 km2,2018—2019年休耕面积为6.736 4 km2,2017—2019年撂荒面积为3.964 1 km2,得到撂荒率为7.8%,可以看出八里湾镇的休耕现象较普遍,耕地撂荒现象比较严重;(3)结合坡度来看,撂荒主要分布在坡度大于15觷的西南部,说明坡度大,不宜于耕种的地方撂荒严重。

• 单位
  甘肃农业大学