杨颖频，吴志峰,2，骆剑承，黄启厅，张冬韵，吴田军，孙营伟，曹 峥，董 文，刘 巍

时空协同的地块尺度作物分布遥感提取

杨颖频1，吴志峰1,2※，骆剑承3,4，黄启厅5，张冬韵3,4，吴田军6，孙营伟7，曹 峥1，董 文3，刘 巍3,4

（1. 广州大学地理科学与遥感学院，广州 510006； 2. 南方海洋科学与工程广东省实验室（广州），广州 511458； 3. 中国科学院空天信息创新研究院，北京 100094； 4. 中国科学院大学，北京 100049； 5. 广西农业科学院农业科技信息研究所，南宁 530007； 6. 长安大学理学院，西安 710064；7. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081）

地块尺度作物分布信息清晰直观地反映了农田位置、空间形态等空间细节和种植类型信息，对精准农业管理、种植补贴发放和农业资源调查等具有重要价值。虽然遥感时空协同思路为地块尺度作物分布提取提供了解决方案，但在农田地块提取和时序特征构建方面尚存在不足。该研究基于遥感时空协同的思路，以Google Earth高空间分辨率影像为底图，利用擅于学习影像视觉特征的D-LinkNet深度学习模型，快速、精准提取农田地块形态；以地块为观测单元，利用Landsat8和Sentinel-2多源遥感的“碎片化”无云数据构建地块时序数据集，基于加权Double-Logistic函数重建地块归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）时序曲线；提取地块物候特征和多时相光谱特征，经过特征优选和随机森林分类模型构建，开展地块尺度作物分布制图。以广西扶绥县为研究区开展试验，共提取地块43.7万个，边界准确率为84.54%，相较于常规基于多尺度分割的地块提取，基于D-LinkNet的地块提取方法直接排除了非农田地物的干扰，地块形态与现实情况符合度更高；……