应用随机森林分类器来绘制地图灌区使用谷歌地球引擎的应用
James Magidi1, Luxon Nhamo2,3, Sylvester Mpandeli2,4
1Geomatics Department, Tshwane University of Technology, Pretoria 0001, South Africa.
精确地绘制灌区的地图对于水资源管理至关重要. 这项研究使用卫星数据和机器学习来对南非的灌土地进行分类,达到88%的准确率.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 地理信息系统 (GIS) 是指地理信息系统.
背景情况:
- 有效的农业水资源管理和土地利用规划需要精确的灌面积数据,特别是在缺水地区.
- 了解当前灌的空间范围对于粮食安全倡议和有关灌扩张的政策决策至关重要.
- 现有的关于灌范围的数据往往不够,阻碍了知情决策.
研究的目的:
- 通过机器学习和卫星图像来提高灌区的分类准确性.
- 评估COVID-19流行病对小农农业地区农业灌模式的影响.
- 为南非Mpumalanga省的水资源管理和土地利用规划提供准确的数据.
主要方法:
- 将一个随机森林机器学习算法应用于Landsat和Sentinel卫星图像.
- 利用谷歌地球引擎 (GEE) 进行自动化大数据处理和R编程进行后处理.
- 采用规范差异植被指数 (NDVI) 来区分干旱季节的灌和降雨地区,通过地面真实数据和非常高分辨率图像进行验证.
主要成果:
- 在灌区实现了88%的整体分类准确度.
- 2020年和2019年分类灌区,以分析变化,特别是小农农业地区.
- 证明了整合多个数据源和本地知识以加强分类的有效性.
结论:
- 该研究通过先进的遥感和机器学习技术成功提高了灌区分类的准确性.
- 该方法为监测灌动态和支持可持续农业水资源管理提供了一个强大的框架.
- 调查结果为缺乏水的地区的政策制定者和利益相关者提供了关键的见解,旨在通过灌来加强粮食安全.
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