【摘 要】
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针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题，提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区，采用Sentinel-2A和Landsat 7多光谱影像，在野外样本的支持下，分析耕地各种覆盖类型的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）季相变化规律，以季节性撂荒、常年性撂荒、冬小麦、
【机 构】
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河南理工大学测绘与国土信息工程学院
【基金项目】
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陕西省重点研发计划（2022ZDLNY02-10）；
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针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题，提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区，采用Sentinel-2A和Landsat 7多光谱影像，在野外样本的支持下，分析耕地各种覆盖类型的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）季相变化规律，以季节性撂荒、常年性撂荒、冬小麦、多年生园地为分类体系，构建多时相协同变化检测模型，开展研究区耕地撂荒状态遥感监测。研究结果表明：基于Sentinel-2A影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为95.83%和96.55%；基于Landsat 7影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为91.67%和93.10%;2019年鹿泉区季节性撂荒占耕地面积的4.7%，常年撂荒耕地占7.1%。利用该方法能够快速、准确地获取研究区耕地空间分布、面积等信息，对于不同分辨率的影像均具有较好的撂荒地提取精度。
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