GEE 利用增强的Sentinel-2像元物候特征精确提取水稻分布

题目：An enhanced pixel-based phenological feature for accurate paddy ricemapping with Sentinel-2 imagery in Google Earth Engine 期刊：ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（IF:14.9） 第一作者：田金炎（*通讯作者，首都师范大学讲师） 发表单位：首都师范大学

摘要

背景：准确提取区域的水稻分布对农业和生态很重要； 问题：以前的研究大多用单一的关键物候期（例如移植期），但是这个时期和湿地容易混淆； 方法：开发了一种增强的基于像素的物候特征复合方法（Eppf-CM）； 结论：实地调查数据显示，Eppf模型制图的总体精度高于0.98。东北水稻区，2019年Eppf制图仅比国家统计局少1.86%。 展望：1）Eppf-CM将推进物候农业测绘发展；2）水稻分布将为农业和生态提供新的基础数据。

结果

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代码

1）水稻制图的方法GEE链接：https://code.earthengine.google.com/81bc77c01c5158cf936f811b175890b9

2）分类精度比较链接：https://rongguangni.users.earthengine.app/view/eppf-rice

参考文献

[1] Ni R , Tian J , Li X , et al. An enhanced pixel-based phenological feature for accurate paddy rice mapping with Sentinel-2 imagery in Google Earth Engine[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2021, 178:282-296.