Sentinel-2和GF-1影像結合提取苜蓿空間分布

包旭瑩，王 燕，馮琦勝，葛 靜，侯蒙京，劉暢宇，高新華，梁天剛

Sentinel-2和GF-1影像結合提取苜蓿空間分布

包旭瑩1，王 燕2，馮琦勝1，葛 靜1，侯蒙京1，劉暢宇1，高新華1，梁天剛1※

（1.蘭州大學草地農業生態系統國家重點實驗室/蘭州大學農業農村部草牧業創新重點實驗室/蘭州大學草地農業教育部工程研究中心/蘭州大學草地農業科技學院，蘭州 730020；2.崇信縣第一中學，平涼 744200）

及時準確地獲取苜蓿空間分布信息有利于對草業生產發展和管理提供科學數據支撐。該研究基于GF-1/WFV和Sentinel-2遙感影像，以甘肅省金昌市作為研究區，構建了苜蓿的歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）數據集，并結合苜蓿光譜反射率隨生育期的變化規律，提出一種利用MATLAB尋峰函數（Findpeaks）提取苜蓿遙感特征的方法，通過確定最小峰值突出（Minimum Peak Prominence，MPP）值實現金昌市苜蓿空間分布信息的提取。研究結果表明，基于Sentinel-2遙感數據的識別苜蓿精度優于GF-1/WFV，識別精度和Kappa系數在85%和0.7以上，主要是由于Sentinel-2數據的NDVI時間序列曲線密度較GF-1/WFV大，可以更好地識別苜蓿刈割前后的關鍵時間點；尋谷法的苜蓿提取總體精度、Kappa系數、用戶精度、制圖精度指標均比尋峰法高，基于Sentinel-2影像的尋谷法苜蓿遙感識別總體精度為92.25%，Kappa系數為0.81，位置精度為86.44%；2019年金昌市苜蓿空間分布整體呈現從北到南逐漸增多的趨勢，統計得到苜蓿種植面積為15 449.07 hm2，其中金川區的苜蓿面積為1 353.42 hm2，占金昌市苜蓿總面積的8.76%；永昌縣的苜蓿面積為14 095.65 hm2，占總面積的91.24%。研究結果證實，基于Sentinel-2遙感數據的尋谷法可以有效識別苜蓿空間分布，對于實現草牧場精準化管理和草牧業生產信息精準監測具有重要意義。

遙感；圖像識別；時間序列；苜蓿；歸一化植被指數NDVI；信息提取

0 引 言

苜蓿具有產量高、營養豐富、適口性好、易于家畜消化等特點[1]，是世界上廣泛分布的優良牧草，素有“牧草之王”的美稱[2]。苜蓿作為重要飼草飼料的來源，在保障生態安全和食品安全方面發揮著重要作用。近年來，隨著畜牧業的大力發展以及農業結構的調整，苜蓿作為優質牧草，在中國部分省區大面積集約種植，促進了苜蓿產業得到快速發展[3]。但是，針對大面積的苜蓿，目前尚缺乏精確快速的宏觀監測方法，苜蓿生產和宏觀調控缺乏精準便捷的數據支撐[4]。

針對苜蓿遙感識別，李存軍等[5]觀測了北京順義區和昌平區4月初到6月初苜蓿和冬小麥的光譜特征，發現該地區冬小麥和苜蓿在5月下旬到6月初的Landsat 8影像近紅外波段反射率差異明顯，認為該時間段是區分冬小麥和苜蓿的最佳時期。任海娟等[6]基于Landsat 8 OLI遙感影像，利用歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）差值加和法區分了內蒙古阿魯科爾沁旗苜蓿草地與其他土地覆蓋類型的差異，該方法可識別的總體完整斑塊精度為94.55%。劉濤等[7]利用多時相的GF-1衛星影像構建了內蒙古林西縣旱作苜蓿的NDVI時間序列數據集，采用閾值法逐一剔除干擾地物，斑塊位置精度為89.47%。

盡管上述方法在小區域取得了良好的效果，但是在實際應用中存在較大局限性，難以進行大范圍苜蓿草地的分類識別。主要原因包括2個方面：第一，苜蓿的收獲時間取決于種植時間、種植年限、品種、收割機械和天氣狀況等多種因素[8]，苜蓿地塊間的統計特征差異較大，相鄰地塊在遙感影像上可能呈現出明顯不同的光譜特征，因此無法利用同一標準進行大范圍苜蓿草地的判識和衡量。第二，苜蓿與部分農作物（如冬小麥、玉米菠菜、洋蔥等）的物候期具有相當長時間的重疊性，僅針對特定成像時間的遙感影像閾值法區分苜蓿草地與其他地物的方法仍具有很大局限性，難以完全剔除其他地物的干擾。

遙感NDVI時間序列數據具有的季節節律是植物季相變化特征的綜合反映[9]，可用于區域或全球尺度植被物候特征的識別，也是提取農作物信息的一個常用指標[10]。然而，李勝林等[11-12]研究表明，具有短時間重返周期和高空間分辨率的遙感影像NDVI時間序列數據才能夠高效捕捉和定量反演農作物或草地等的物候變化信息。GF-1/WFV和Sentinel-2遙感衛星數據具有周期短、分辨率高等優點，均具有構建高時空分辨率NDVI時序數據集和開展作物分類識別研究的巨大潛力[13]。楊閆君等[14]利用GF-1影像構建了NDVI時間序列數據集，對研究區作物進行分類，支持向量機分類方法總體精度最高可達96.33%。谷祥輝等[15]利用Sentinel-2數據的多種植被指數組合成時間序列數據進行作物分類，總體精度最高的隨機森林方法的分類精度達87.92%。

本研究以高空間分辨率的GF-1/WFV和Sentinel-2遙感影像作為數據源，將甘肅省金昌市作為研究區，結合研究區苜蓿生長周期和生產規律在NDVI時間序列上的表現，探尋苜蓿信息提取問題，以期提供一種基于遙感數據獲取苜蓿空間分布和種植面積的最優方法，為草業發展的精準監測以及苜蓿產業的宏觀調控管理提供可靠的技術支撐和科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

金昌市位于東經101°04′35″～102°43′40″，北緯37°47′10″～39°00′30″（圖1a），下轄地區為金川區和永昌縣，地處甘肅省河西走廊東段，祁連山北麓，阿拉善臺地南緣。地勢自西南向東北傾斜，地形以山地、平原為主，戈壁、綠洲、大漠東西展開，南北交替，相間排列。屬大陸性溫帶干旱氣候，年均氣溫4.8～9.2 ℃，年日照率51%～66%，年降水量140～350 mm，全年無霜期96～186 d，適宜苜蓿生長[16]，是國內優質牧草的重要產地[17]。2016年，金昌市苜蓿種植面積達14 100 hm2，主要集中在金昌市永昌縣的東寨鎮、六壩鄉等鄉鎮[18]。苜蓿屬耐寒性較強的作物，春季返青早，5月中下旬即進入初花收割期[19]。

1.2 數據來源與預處理

1.2.1 實地測量數據

野外調查于2019年7—11月進行，共調查146個苜蓿樣地，利用奧維互動地圖軟件（http://www.gpsov.com/ cn/main.php），現場繪制苜蓿的邊界范圍，其中最小地塊面積為0.25 hm2，最大地塊面積為296.52 hm2。此外，為了驗證識別結果精度，記錄非苜蓿樣地地理位置18個。運用地理信息系統平臺ArcGIS 10.2建立野外調查樣地的屬性和空間數據庫（圖1b）。

1.2.2 GF-1/WFV衛星數據

GF-1衛星搭載了4臺寬視域（Wide Field of View，WFV）的多光譜相機，掃描幅寬800 km，分辨率16 m。WFV傳感器共設置4個波段，光譜范圍為0.45～0.89m，紅光和近紅外波段分別為0.63～0.69 和0.77～0.89m，重訪周期為4 d[20-21]。本研究采用的GF-1遙感影像為2019年4月至11月成像的WFV衛星數據，下載自中國資源衛星應用中心（http://www.cresda.com/CN/），共21景，圖像選取時主要考慮覆蓋研究區的完整性和圖像時相，影像云量小于20%。

利用ENVI5.3遙感圖像處理軟件對GF-1/WFV數據進行預處理，主要包括輻射定標、大氣校正、正射校正、幾何精校正等。首先，采用GF-1/WFV衛星自帶的有理多項式系數（Rational Polynomial Coefficient，RPC）參數，結合NASA（http://reverb.echo.nasa.gov/reverb/）的全球數字地面模型（Global Digital Elevation Model，GDEM）數據進行正射校正；其次，從地理空間數據云平臺（http://www.gscloud.cn）獲取覆蓋研究區的Landsat 8 OLI數據，以重采樣為10 m作為控制影像進行幾何精校正[22]；最后完成對影像的投影轉換，并利用金昌市行政分區矢量數據裁剪出GF-1/WFV數據所覆蓋的研究區。

1.2.3 Sentinel-2衛星數據

Sentinel-2是高分辨率的多光譜成像衛星，分為Sentinel-2A和Sentinel-2B兩顆衛星。2顆衛星互補的重訪周期為5 d，覆蓋13個光譜波段，包括10 m分辨率的3個可見光波段和1個近紅外波段，20 m分辨率的3個紅邊波段、1個近紅外波段和2個短波紅外波段，60 m分辨率的海岸、水汽和卷積云波段[23]。產品等級有Level-1C（L1C）和Level-2A（L2A），其中L1C級產品已經完成輻射校正、幾何校正和輻射定標[24]，因此只需要進行大氣校正。本研究采用的Sentinel-2遙感影像為2019年4月至11月云覆蓋量小于20%的衛星數據，下載自歐空局（https://scihub. copernicus.eu/），共24景，其中L2A產品數據17景，L1C產品數據7景，同一時相完整覆蓋金昌市影像4幅。

利用歐洲航空局（European Space Agency，ESA）開發的哨兵衛星數據處理開源軟件SNAP對Sentinel-2影像進行處理。首先，利用該軟件的Sen2Cor-2.4.0插件對L1C級產品進行大氣校正，得到L2A級別產品；其次，利用SNAP軟件自帶的Graph Builder工具計算基于L2A產品數據的NDVI，完成Sentinel-2數據的預處理；最后，對影像進行投影轉換、影像鑲嵌，并利用金昌市行政分區矢量數據裁剪出Sentinel-2數據所覆蓋的研究區。

1.2.4 耕地數據

采用10 m分辨率的全球地表土地覆蓋產品（Finer Resolution Observation and Monitoring-Global Land Cover 10，FROM-GLC10）（http://data.ess.tsinghua.edu.cn/）[25]。該產品將全球地表土地覆蓋分為10種類型，包括耕地、林地、草地、灌木林地、濕地、水域、苔原、不透水面、裸地、積雪和冰川。本研究提取其中的耕地數據，利用覆蓋研究區7月23日的Sentinel-2數據進行校正，用于分析苜蓿的空間地理位置。

1.3 研究方法

1.3.1 技術路線

本研究以GF-1/WFV和Sentinel-2遙感影像作為數據源，計算研究區的NDVI時間序列數據集，綜合考慮苜蓿的物候期、生長特征、生產管理措施等，結合野外調查的苜蓿樣地地理位置等信息，構建基于NDVI時序數據的苜蓿識別方法，提取金昌市苜蓿的空間分布信息。具體研究方法和技術流程如圖2。

1.3.2 精度評價

本研究采用Kappa系數、總體精度、制圖精度、用戶精度共4項指標開展苜蓿識別方法的精度評價[26]。另外，為了評估苜蓿識別的位置準確度，利用遙感識別的苜蓿種植面積進行位置精度（，%）的驗證。

位置精度是指研究區內所有地塊或像元識別正確的百分比。本研究對苜蓿種植面積的位置精度以樣地為單元進行評價[27]，其計算如式（1）所示：

式中m為遙感識別得到的第個樣地內的苜蓿面積百分比，%；m0為實測數據中第個樣地內的苜蓿面積百分比，%，作為準真值；S為第個苜蓿樣地的面積，m2；為樣地個數，146。

1.3.3 苜蓿遙感提取算法

1）苜蓿NDVI時序特征

NDVI時間序列曲線反映了作物在整個生長季的NDVI變化特征[27]。圖3a是基于GF-1/WFV和Sentinel-2遙感影像提取的146個樣地的NDVI均值。可以看出，在全年生長期內，NDVI呈現多次升高-峰值-降低的趨勢，即NDVI時間序列出現了多個波峰和波谷，其中峰代表苜蓿在某一生長階段NDVI達到較高值，是生長旺盛期；谷反映了苜蓿刈割后的狀態，即苜蓿經過刈割收獲后生物量減少，影像中的NDVI值也隨之驟降。研究區苜蓿在全年生長期內有3～4個波谷出現，谷的個數與刈割次數相對應，谷的位置與刈割時間點相同，與調研苜蓿每年刈割3～4次的實際情況相符合。此外，峰出現在谷之前且峰的個數通常大于或等于谷的個數，為3～5 個。因此，可以利用GF-1/WFV和Sentinel-2的NDVI時序數據來判識刈割苜蓿的次數。

從野外調研的甘肅省國營八一農場中選取位置相鄰的3個樣地，分別記為樣地1（N 102.0164，E 38.2422）、樣地2（N 102.0229，E 38.2427）、樣地3（N 102.0210，E 38.2474），提取3塊樣地的Sentinel-2和GF-1/WFV影像NDVI并計算均值，得到NDVI時間序列曲線，如圖3b。可以看出，雖然樣地1、樣地2和樣地3處于同一區域，但是峰谷位置仍難以達到完全相同，Sentinel-2影像NDVI時間序列曲線圖中3塊樣地谷的位置位于165～335 d，而GF-1/WFV影像NDVI時間序列曲線圖中3塊樣地谷的位置位于180～300 d。進一步以Sentinel-2影像NDVI時間序列曲線圖為例進行分析發現，樣地1發生第一個谷的天數為180 d，而樣地2和樣地3第一次谷的時間節點均在180 d以前，這是由于刈割時間受天氣情況、土壤條件等多種因素影響，在同一時期的遙感圖像上NDVI的變化不完全同步。

2）苜蓿遙感特征提取

苜蓿周期性刈割這種獨特的生產模式有利于基于時間序列遙感數據對苜蓿和其他作物進行區分。本研究針對這種特殊的栽培管理特征在NDVI時序圖上的表現，提出苜蓿識別的尋峰法（Find Peaks，FP）和尋谷法（Find Troughs，FT）。

MATLAB計算器的尋峰函數（Findpeaks）具有返回輸入信號局部最大值（峰值）的特性，可以通過參數的閾值設定查找感興趣的峰值。最小峰值突出（Minimum Peak Prominence，MPP）是MATLAB計算器尋峰函數的參數，使用該參數可以快速尋找并返回相對重要的一些峰值。本研究中，NDVI時間序列影像的峰谷差值等同于MPP值，即當MPP值達到某一個設定值時，計算機可自動識別為波峰，基于峰谷關聯分析，即可確定相應的波谷。

3）最小峰值突出（MPP）值的確定

根據圖3的NDVI時間序列變化曲線可以看出，苜蓿在生長旺盛期的NDVI值通常可以達到0.70～1.0，而刈割后的NDVI值大部分位于0～0.40，由此計算峰谷差值的最小值為0.30。在本研究中，NDVI峰谷差值對應MPP值，為了探尋最合理準確的MPP值，將MPP值以0.30的最小值為基礎，分別預設0.30、0.35、0.40和0.45的梯度變化提取苜蓿信息，然后進行位置精度驗證。發現識別分類位置精度隨著MPP值的變化而改變（圖4）。由圖4可知，當MPP在0.30～0.40范圍內，識別位置精度隨著MPP值的增大而增加。MPP值為0.40時位置精度達到最大值，其中GF-1/WFV數據的尋谷法和Sentinel-2數據的尋峰法、尋谷法識別的位置精度均達到80%以上。當MPP值為0.45時，位置精度相較于0.40有所降低，出現這種情況的原因可能是MPP值設置過大導致苜蓿識別面積變小，出現識別地塊不完整的情況，相應的位置精度變差。所以，確定0.40為提取金昌市苜蓿信息最為合理的MPP值。

注：FP表示尋峰法，FT表示尋谷法。

2 結果與分析

2.1 苜蓿識別結果精度評價

2.1.1 不同數據源的識別結果與分析

本研究利用地理信息系統平臺ArcGIS 10.2中的Creat random points工具分別創建基于實地調研數據的苜蓿和非苜蓿樣本驗證集，對解譯結果的位置準確度和識別的精度進行驗證，結果如表1所示。基于GF-1/WFV數據識別的苜蓿總體精度均小于85%，用戶精度均小于80%且Kappa系數在0.6左右，說明分類結果與實際樣地一致性較差。而Sentinel-2影像識別的研究區苜蓿總體精度和Kappa系數均在85%和0.7以上，整體識別效果較好，其中基于Sentinel-2影像的尋谷法識別效果表現最優，總體精度達到92.25%，Kappa系數為0.81，用戶精度和制圖精度分別為90.33%和99.26%，識別結果與驗證樣地之間高度一致。Sentinel-2影像尋谷法識別的位置精度為86.44%，對空間位置有較好的監測效果，滿足解譯需求。從總面積識別結果來看，基于Sentinel-2數據識別的研究區苜蓿總面積均達到1.5萬hm2以上，而GF-1/WFV數據識別的苜蓿種植面積較小。造成以上差異的主要原因有：1）遙感數據的時間分辨率和研究區域的天氣狀況直接影響遙感識別結果。遙感識別所用的衛星圖像時間分辨率越高且研究區內晴天天氣越多，遙感圖像越能更加精準地識別苜蓿刈割的具體日期。本研究中，Sentinel-2數據的NDVI時間序列曲線密度較GF-1/WFV數據大，可以更好地捕捉苜蓿識別的關鍵時間點，從而滿足尋峰和尋谷識別方法的要求；2）遙感數據的空間分辨率對作物提取的精準性具有顯著影響。結合地塊單元的苜蓿遙感識別是精準解譯分析的關鍵，Sentinel-2影像的空間分辨率為10 m，而GF-1/WFV影像的分辨率是16 m，更高的空間分辨率能越能準確地剔除天然草地、灌木、田間道路、水渠、田坎等干擾物，減少錯分情況，從而進一步提高分類精度。

2.1.2 不同識別方法的結果與分析

通過對比研究區苜蓿遙感識別與精度評價結果，發現尋谷法更具優勢，利用該方法提取的苜蓿總體精度、Kappa系數、用戶精度、制圖精度指標均比尋峰法高。其中，基于Sentinel-2數據的尋谷法精度評價指標結果最高，而基于GF-1/WFV和Sentinel-2數據的尋峰法各項評價指標均較低，Kappa系數為0.60～0.75。進一步對比同種遙感數據，發現尋峰法識別的研究區苜蓿種植面積均小于尋谷法。分析發現，尋峰法識別的苜蓿地塊內明顯有像元分布零散、聚集度不高的現象；尋谷法識別的苜蓿地塊內的像元分布較為集中且飽和程度高，說明尋谷法比尋峰法的空間監測結果更可靠。導致這種差異的主要原因可能是：1）苜蓿的NDVI時間序列曲線中峰代表苜蓿生長旺盛期，持續時間較長；而谷代表苜蓿被刈割或者被刈割恢復生長初期的狀態，在NDVI時間序列曲線上表現為突降，更好地對應苜蓿特殊的生產管理形態，使得尋峰函數能夠更加靈敏地識別到苜蓿NDVI時序數據的數值“突變”；2）在實際生產中，企業和農戶會采取相應管理措施保證苜蓿安全越冬，來年再度萌發。相關研究表明，當年末茬收獲時留茬高度與越冬率成正比，且留茬高度會大于前幾次[28]。所以，在遙感識別過程中NDVI谷值也相應變大；同時10月以后溫度較低苜蓿生長難以達到旺盛期水平，遙感識別的NDVI峰值變低，進而峰谷差值變小，第4或第5個峰谷差值小于設定MPP值（0.40）。因此，難以檢測到第4或第5個峰，從而影響苜蓿信息的提取。

2.2 苜蓿面積及分布

結合上述精度評價結果，利用基于Sentinel-2影像NDVI時間序列的尋谷法提取2019年金昌市苜蓿，統計研究區苜蓿面積識別情況（表2），由表2可知，截止2019年，金昌市苜蓿種植面積達15 449.07 hm2，其中金川區的苜蓿面積為1 353.42 hm2，僅占金昌市苜蓿總面積的8.76%；永昌縣的苜蓿面積為14 095.65 hm2，占總面積的91.24%，是金昌市苜蓿的主要種植區域。根據文獻報道[29]，金昌市2019年苜蓿種植總面積為16 666.67 hm2，本文方法的總體識別精度達到92.69%。

表1 金昌市苜蓿識別結果和精度評價

根據野外調研將苜蓿樣地分為a、b、c、d四個驗證區，進一步檢驗研究區內苜蓿的遙感提取空間分布效果，如圖5所示。可以看出，金昌市苜蓿種植分布整體呈現從北到南逐漸增多的趨勢，苜蓿大部分連片種植的區域主要集中在金昌市的中南部和西南部，北部部分區域有零星分布。驗證區a、b、c識別出的苜蓿大面積連片式分布，苜蓿地塊形狀明顯且飽滿程度高。處在金昌市東北部的驗證區d中識別出的苜蓿空間分布較為零散，地塊飽滿程度較低，種植面積較小。整體而言，金昌市識別出的苜蓿地理位置、空間分布與野外實測苜蓿樣地的匹配度較高，滿足遙感解譯需求。

表2 不同區域的苜蓿面積

國內苜蓿產業正處于發展階段，國家為了積極實施振興奶業苜蓿發展行動，投入專項資金，建設高產優質苜蓿示范區，帶動優質苜蓿種植面積不斷擴大，有力促進了苜蓿產業和奶業的發展。截止2015年，已經形成了甘肅河西走廊、內蒙古科爾沁草地、寧夏河套灌區等一批6 000 hm2以上集中連片的優質苜蓿種植基地。苜蓿種植面積超過600 hm2的縣有405個。本文研究區的金川區和永昌縣為苜蓿發展重點縣[30]。受政策的影響，企業和農戶為了提高苜蓿干草產量，促進苜蓿商品化轉化，苜蓿從年刈割2次發展為3～4次，苜蓿生產收益增大。苜蓿空間分布的遙感監測對政策制定、發展和實施具有一定的貢獻意義。

3 結 論

本文以甘肅省金昌市為研究區，以GF-1/WFV和Sentinel-2兩種高時空分辨率的多時相遙感影像為數據源，提出利用MATLAB計算器尋峰函數自動尋找NDVI時間序列數據的波峰或波谷特征的苜蓿提取方法，綜合野外實測苜蓿樣地的地理位置信息，分析了研究區苜蓿的空間分布特征。主要結論如下：

1）高時空分辨率的NDVI時間序列數據集是有效提取苜蓿面積信息及其空間分布格局的關鍵。基于Sentinel-2數據的識別精度要優于GF-1/WFV，識別精度和Kappa系數均在85%和0.7以上，識別結果與驗證樣地之間有高度的一致性。造成差異的原因在于Sentinel-2數據的NDVI時間序列曲線密度較GF-1/WFV大，可以更好地識別苜蓿刈割時期前后的關鍵時間點，從而滿足尋峰和尋谷識別方法的要求；Sentinel-2數據的分辨率較GF-1/WFV高，可以更加準確地識別田埂等細節，剔除干擾物，從而進一步提高分類精度。

2）尋谷法在進行研究區苜蓿識別時更具優勢，遙感識別的苜蓿總體精度、Kappa系數、用戶精度、制圖精度指標均比尋峰法高。說明苜蓿NDVI時間序列曲線中的谷能夠更好地對應苜蓿特殊的生產管理形態，利用尋谷法識別的苜蓿樣地內像素的飽和程度高且形狀更為完整。

3）基于Sentinel-2數據的尋谷法識別的精度最高，總體精度達到92.25%，Kappa系數為0.81，用戶精度和制圖精度分別為90.33%和99.26%，位置精度達到86.44%，監測效果較好，自動化程度高，不具有區域特殊性，有很大的實際推廣應用潛力。

4）金昌市苜蓿空間分布整體呈現從北到南逐漸增多的趨勢，大部分連片的區域主要集中在金昌市的中南部和西南部，北部區域僅有零星分布。基于Sentinel-2影像的尋谷法識別的2019年金昌市苜蓿種植面積為15 449.07 hm2，其中金川區的苜蓿面積為1 353.42 hm2，占金昌市苜蓿總面積的8.76%；永昌縣的苜蓿面積為14 095.65 hm2，占總面積的91.24%。

由于苜蓿的植被指數與其當年所處的環境息息相關，降水、溫度等氣候條件達不到生長需求時，苜蓿長勢以及刈割次數會出現較大變動。針對不同研究區仍需結合實地調研情況進行具體判斷，需要根據研究區條件設置合理的最小峰值突出（Minimum Peak Prominence，MPP）值和峰谷個數來準確提取苜蓿的空間分布信息。其次，能否獲取高時空分辨率的遙感影像是精準提取苜蓿空間分布信息的關鍵。GF-1/WFV和Sentinel-2影像受云的影響較為嚴重，部分區域的NDVI值存在偏差和缺失，難以完全滿足解譯，因此還需要進一步探索多源高時空分辨率衛星數據（如GF-1/6 WFV和Sentinel-1/2等）的綜合應用方法，避免天氣狀況對部分區域苜蓿識別結果的影響，優化提取結果。在未來的研究中也可以考慮更多的輔助信息（如不同區域農事操作時間節點、氣象等）作為判別變量，利用機器學習算法進一步提高苜蓿遙感識別的精度，為苜蓿的科學管理和產業發展提供更為精確的數據支撐。

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Spatial distribution extraction of alfalfa based on Sentinel-2 and GF-1 images

Bao Xuying1, Wang Yan2, Feng Qisheng1, Ge Jing1, Hou Mengjing1, Liu Changyu1, Gao Xinhua1, Liang Tiangang1※

(1.-;,;,;,,730020,; 2.No.1,744200,)

Alfalfa is a perennial crop to serve as a key feed variety for the development of herbivorous animal husbandry and food safety in China. Timely and accurate acquisition of alfalfa spatial distribution can greatly contribute to the data support for the scientific management of grass production. In this study, a new extraction was proposed to obtain the remote sensing characteristics of alfalfa using the Findpeaks function of MATLAB, combined with the change of spectral reflectance of alfalfa with the growth stage. A Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dataset was also constructed using high-resolution GF-1/WFV (Wide Field of View) and Sentinel-2 remote sensing images in Jinchang City, Gansu Province, China. The limitation of automatic identification and area extraction was solved to extract the spatial distribution of alfalfa via determining Minimum Peak Prominence (MPP) value. Firstly, an analysis was made on the time series of alfalfa NDVI. It was found that the alfalfa NDVI increased many times, as the peak value decreased in one year. Specifically, there were many peaks and troughs in the NDVI time series curve, among which the peaks represented the high value of NDVI in a growing period (the flourishing period of alfalfa growth and development), whereas, the troughs reflected the alfalfa from the peak period to the cutting state. Then, a field investigation was conducted to determine the peaks and troughs number of alfalfa, where the trough number was 3-4, and the peak number was 3-5 in the NDVI time series curve. Thirdly, a verification of position accuracy found that the classification accuracy increased when the value of MPP was in the range of 0.3 to 0.4 and reached the maximum when the value of MPP was 0.4, while the classification accuracy tended to decrease with the increase of MPP value. Therefore, the MPP value of 0.4 was set to extract the potential spatial distribution of alfalfa using the Findpeaks function of MATLAB software. As such, the spatial distribution dataset of alfalfa planting area was established in the study area by masking the terrain and cultivated land with the removal of forests and other land objects. Finally, the spatial distribution of alfalfa in the study area in 2019 was obtained using ENVI software for the subsequent classification post-processing, such as multiplicity filtering and fragment elimination. The results show that: 1) The recognition accuracy and Kappa coefficient of Sentinel-2 remote sensing data were more than 85% and 0.7, better than that of GF-1/WFV. The larger density of NDVI time series curve in Sentinel-2 data than that of GF-1/WFV was attributed to better capture the key time points of alfalfa. 2) In terms of identification methods, it was found that the find troughs presented the higher overall accuracy, Kappa coefficient, user accuracy, and mapping accuracy of extracted alfalfa in the study area, compared with the find peaks. 3) The find troughs using Sentinel-2 image performed the best for the remote sensing recognition of alfalfa, with an overall accuracy of 92.25%, a Kappa coefficient of 0.81, and a position accuracy of 86.44%, indicating an excellent monitoring performance in terms of spatial location. 4) The spatial distribution of alfalfa showed a gradual increase from the north to south, while most continuous areas were mainly concentrated in the south-central and southwest, and there was only sporadic distribution in the north of the study area. Specifically, the alfalfa planting area that identified by find troughs using Sentinel-2 image was 15 449.07 hm2in 2019, of which the alfalfa area of Jinchuan district was 1 353.42 hm2, accounting for 8.76% of the total alfalfa area of Jinchang, and the alfalfa area of Yongchang county was 14 095.65 hm2, accounting for 91.24% of the total area. The research data confirmed that the find troughs using Sentinel-2 remote sensing data can be expected to effectively identify alfalfa in the study area. The finding can provide important practical support to the refined management of pasture for the precise monitoring of grass production.

remote sensing; image recognition; time series; alfalfa; NDVI; information extraction

包旭瑩，王 燕，馮琦勝，等. Sentinel-2和GF-1影像結合提取苜蓿空間分布[J]. 農業工程學報，2021，37(16)：153-160.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.019 http://www.tcsae.org

Bao Xuying, Wang Yan, Feng Qisheng, et al. Spatial distribution extraction of alfalfa based on Sentinel-2 and GF-1 images[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(16): 153-160. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.019 http://www.tcsae.org

2020-09-28

2021-05-08

現代農業產業技術體系建設專項資金（CARS-34）；中國工程院重點咨詢研究項目（2021-HZ-5，2020-XZ-29，2018-XZ-25）；蘭州大學中央高校基本科研業務費專項（lzujbky-2020-kb29）；長江學者和創新團隊發展計劃（IRT_17R50）

包旭瑩，研究方向為草地農業遙感與地理信息系統。Email：baoxy19@lzu.edu.cn

梁天剛，博士，教授，博士生導師，研究方向為草地農業資源與環境遙感。Email：tgliang@lzu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.019

S127

A

1002-6819(2021)-16-0153-08