时序Sentinel-2A影像光谱特征的茶园提取应用

摘要

针对当前茶园遥感识别研究未充分分析利用光谱特征提取茶园的问题,该文详细探讨了光谱时间变化特征在茶园遥感识别中的应用潜力。研究利用时序Sentinel-2A影像,分析7种典型地物的时序光谱变化与NDVI变化,发掘出可用于区分茶园与其他地物的特征波段——红边2、红边3、近红外、红边4、短波红外1、短波红外2。基于上述波段或NDVI构造18个茶园提取特征,最终确定14个茶园提取特征,并基于每种特征分别构建决策树,实现茶园提取,并验证每种特征的可行性。结果表明,分类精度较高的前3个特征分别为SR-SWIR2-NIRMay、SD-NIR-SWIR2May、SR-NDVIMay&Dec;总体精度依次为96.71%、94.24%、93.43%。