通过集成雷达和光学图像,绘制非洲大陆玉米的地图和分布

科学领域:

• 农业遥感技术
• 地理空间分析
• 粮食安全监测

背景情况:

• 玉米是非洲重要的主食作物,但由于复杂的景观,云层和有限的地面数据,
• 有效的农业管理和政策需要准确的作物分布和产量信息.

研究的目的:

• 为2023-2024年生长季节在非洲开发和验证一个全新的,大陆范围的高分辨率 (10米) 玉米种植地图.
• 提供有关玉米分布,收获面积以及产量和作物强度的空间变异性的详细信息.

主要方法:

• 综合多时间和多传感器遥感数据,特别是Sentinel-1 SAR和Sentinel-2光学图像.
• 使用专家验证的伪基真实样本,基于区域的光谱时间签名分析和简单的非代聚类 (SNIC) 来实现面向对象的细分.
• 使用随机森林模型进行玉米分类.

主要成果:

• 总的分类准确率为87.8% (kappa = 0.81),在南非地区的地区准确率超过91%.
• 据估计,非洲的玉米收获面积为4410万公,其中西非占比最大 (31.4%).
• 模型估计显示与国家农业统计数据有很强的一致性 (皮尔森的r=0.88).

结论:

• 这项研究为非洲提供了迄今为止最详细,最有效的玉米地图.
• 拟议的框架适用于作物监测,并支持气候变化中的粮食系统规划.
• 高分辨率的绘图提高了农业资源的效率和政策的有效性.