排灌机械工程学报

作者：徐超,吕婧妤,刘昱君,降亚楠*

单位：1. 西北农林科技大学水利与建筑工程学院, 陕西 杨陵 712100;2. 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室, 陕西 杨凌 712100

关键词：灌溉面积,Google Earth Engine,随机森林算法,灌溉指数,宝鸡峡灌区

基金：国家自然科学基金资助项目(51409219);陕西省水利科技计划项目(2019slkj-14);国家重点研发计划项目(2016YFC0400305,2016YFC0401306)

准确监测耕地灌溉面积的变化,对于管理有限的农业水资源及保证粮食安全等具有重要意义.选择中国西北干旱半干旱地区的典型灌区陕西省宝鸡峡灌区,基于Google Earth Engine(GEE)云平台的Landsat卫星数据,在土地利用分类提取出耕地范围的基础上,结合实地采样获得的样本点,并基于宝鸡峡灌区实际,提出了一种获取历史样本点的思路和方法;通过计算归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、绿色叶绿素植被指数(GCVI)、水调节绿色指数(WGI)等指数作为分类参数,应用随机森林(RF)算法对2010年及2020年耕地灌溉区域进行了识别与提取.结果表明,宝鸡峡灌区2010年和2020年耕地灌溉面积分別为104 211和90 174 hm2,混淆矩阵验证总体精度分别为91.67%和95.35%,Kappa系数为0.832和0.907.

来源：2022年第11期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

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