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:
序号 |
数据名 |
数据大小 |
操作 |
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SEAsia_OilPalm_2019.rar |
256057.15KB |
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SEAsia_OilPalm_2020.rar |
246197.13KB |
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3 |
SEAsia_OilPalm_2021.rar |
228243.61KB |
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