基于融合光学与微波遥感影像的东南亚油棕种植面积数据集(2019-2021)
廖凇1曹云锋*1王亚琴2于伯华3
1 北京林业大学精准林业北京市重点实验室，北京1000832 中国国土勘测规划院，北京1000353 中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101
DOI:10.3974/geodb.2024.07.06.V1
出版时间:2024年7月
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关键词：
Sentinel-1/2,遥感监测,时间序列,季度合成影像,油棕制图
摘要:
油棕作为一种重要的热带油料作物，具有巨大的经济效益与市场价值。作者联合Sentinel系列光学遥感和微波遥感数据，结合SRTM DEM数据、海岸线数据等辅助数据，利用全球油棕样本集，采用NDVI最大值合成光学时序数据，基于灰度共生矩阵计算微波纹理特征，筛选对于分类贡献度更大的特征波段，运用随机森林分类方法，研发了2019-2021年东南亚油棕种植面积数据集。在本数据集中，只有1-3个季节被识别为油棕的像素值为1，四季均被识别为油棕的像素值为2。统计时，将赋值为1和2的区域记为四季并集，将赋值为2的区域记为四季交集。其中交集总体精度达到96.72%，错分误差仅为0.34%；并集总体精度达到93.72%，漏分误差仅为0.4%。数据集存储为.tif格式，空间分辨率为0.00014489°（约16 m）。数据集由27个数据文件组成，数据量为3.43 GB（压缩为3个文件，713 MB）
基金项目：
中华人民共和国科学技术部（2021YFE0117300-4）
数据引用方式：
廖凇, 曹云锋*, 王亚琴, 于伯华. 基于融合光学与微波遥感影像的东南亚油棕种植面积数据集(2019-2021)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2024. https://doi.org/10.3974/geodb.2024.07.06.V1.
数据下载:
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数据名 |
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SEAsia_OilPalm_2019.rar |
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