东北三省2020-2022年间10 m空间分辨率耕地资源空间分布数据集.pdf
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1、农业大数据学报 2023,5(2):2-8 Journal of Agricultural Big Data DOI:10.19788/j.issn.2096-6369.230202 收稿日期:2023-06-06 基金项目:国家重点研发计划课题(2022YFF0711803),浙江省自然科学基金(LQ23D010001)作者简介:申格,博士,助理研究员,研究方向:农业遥感及农业土地系统可持续;E-mail:。通信作者邹金秋,博士,副研究员,研究方向:农业遥感及智慧农业;E-mail:。东北三省 2020-2022 年间 10 m 空间分辨率耕地资源空间分布数据集 申格1,刘航2,李丹丹3,陈
2、实4,邹金秋3*1.浙江财经大学土地与城乡发展研究院,杭州 310018;2.浙江财经大学东方学院,浙江 嘉兴 314408;3.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081;4.池州学院地理与规划学院,安徽 池州 247000 摘要:及时准确地获取耕地空间分布数据对于农业生产管理、种植结构调整、保障粮食安全等具有重要意义。本研究以东北三省(黑龙江省、辽宁省、吉林省)为研究区,基于哨兵二号(Sentinel-2)卫星影像数据,建立每一省份特定年份的耕地与非耕地样本 12 个月份的归一化差分植被指数(NDVI)数据集库;利用 Google Earth Engine 遥感计算平台,依
3、据耕地与非耕地样本的 NDVI 的差异性特征进行监督分类,建立了黑龙江省、辽宁省、吉林省等东北三省 20202022 年间逐年 10 m空间分辨率耕地资源空间分布数据集。该数据集为东北地区最近年份的耕地资源空间分布数据集更新,可为该地区的黑土地科学保护、“藏粮于地,藏粮于技”战略实施以及粮食安全保障提供数据支撑和科学服务。关键词:耕地资源;遥感;Sentinel-2;Google Earth Engine;东北三省 引用格式:申格,刘航,李丹丹,等.东北三省 20202022 年间 10 m 空间分辨率耕地资源空间分布数据集J.农业大数据学报,2023,5(2):2-8.SHEN Ge,LIU
4、 Hang,LI DanDan,et al.A 10 m Spatial Resolution Dataset for the Spatial Distribution of Cropland Resources in the three Northeastern Provinces from 2020 to 2022 J.Journal of Agricultural Big Data,2023,5(2):2-8.A 10 m Spatial Resolution Dataset for the Spatial Distribution of Cropland Resources in th
5、e Three Northeastern Provinces from 2020 to 2022 SHEN Ge1,LIU Hang2,LI DanDan3,CHEN Shi4,ZOU JinQiu3*1.Institute of Land and Urban-Rural Development,Zhejiang University of Finance and Economics,Hangzhou 310018,China;2.Dongfang College,Zhejiang University of Finance and Economics,Jiaxing 314408,Zheji
6、ang,China;3.Institute of Agricultural Resources and Regional Planning,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081,China;4.School of Geography and Planning,Chizhou University,Chizhou 247000,Anhui,China Abstract:Timely and accurate acquisition of cropland spatial distribution data is of gr
7、eat significance for agricultural production management,planting structure adjustment and food security.In this study,three northeastern provinces(Heilongjiang,Liaoning and Jilin)were selected as the research area.Based on massive Sentinel-2 data,a 12-month Normalized Difference Vegetation Index 第 2
8、 期 申格等:东北三省 2020-2022 年间 10 m 空间分辨率耕地资源空间分布数据集 3(NDVI)dataset of cropland and non-cropland samples in a specific year was established in each province.The Google Earth Engine remote sensing computing platform was used to conduct supervised classification according to the difference characteristics o
9、f NDVI between cropland and non-cropland samples,and the spatial distribution data set of cropland resources with 10 m spatial resolution in the three northeastern provinces during 2020-2022 was obtained.The data set is an update of the latest available cropland resource data set,which can provide d
10、ata support and scientific services for the scientific protection of phaeozem in Northeast China,the implementation of the strategy of storing grain in land,storing grain in technology and the guarantee of food security.Key words:cropland;remote sensing;Sentinel-2;Google Earth Engine;three northeast
11、ern provinces 数据库(集)基本信息汇总表 数据库(集)名称数据库(集)名称 东北三省东北三省 20202022 年间年间 10 m 空间分辨率耕地资源空间分布数据集空间分辨率耕地资源空间分布数据集 数据作者及分工数据作者及分工 申格:耕地资源遥感提取及论文撰写;刘航:遥感影像处理及数据分类汇总;李丹丹:遥感影像处理及耕地资源遥感提取;陈实:耕地资源遥感提取及论文修订;邹金秋:总体方案实施与组织实施 通信作者及邮箱通信作者及邮箱 邹金秋,E-mail: 数据时间范围数据时间范围 20202022 年 时间分辨率时间分辨率 年 空间分布空间分布 东北三省(黑龙江省、辽宁省、吉林省)空
12、间分辨率空间分辨率 10 m 数据量数据量 1.24G 数据格式数据格式*.tif 数据服务系统网址数据服务系统网址 DOI:10.57760/sciencedb.agriculture.00007 CSTR:17058.11.sciencedb.agriculture.00007 基金项目基金项目 国家重点研发计划(2022YFF0711803);浙江省自然科学基金(LQ23D010001)数据库(集)组成数据库(集)组成 本数据集包含黑龙江省、辽宁省、吉林省等三省 20202022 年每年 10 m 空间分辨率耕地资源空间分布数据,每个省对应 3个 Tiff 文件,共计 9 条记录 1 引
13、言 耕地,是人类赖以生存的基本资源和条件,具有保障国家粮食安全、满足工业化和城市化用地需求及生态环境建设等功能1-3。国内外学者对耕地进行了大量研究,主要集中在数量监测、质量评价、保护利用等方面。其中,实时准确地监控耕地资源分布与变化是促进农业生产现代化的重要前提,同时也是宏观农业政策制定、农业生产管理、农业资源保护与绿色可持续发展的急切需求4-6。国内外学者利用天空地多源遥感数据等遥感技术开展耕地监测,可以满足大部分需求7-8。随着遥感数据源分辨率及可获取性提升,遥感数据分类处理技术不断改进,耕地遥感监测总体精度和时效性不断提高9-11。但现有的各种耕地监测方法大多适用于单一时空域,在进行大
14、范围耕地监测时,模型与方法的泛化能力弱,普适性相对不高12-13。本研究基于哨兵二号卫星影像,提出了耕地资源 空间分布快速智能识别方法,生成东北三省最近年份(20202022 年)逐年的耕地资源 10 m 分辨率空间分布数据集。该最新耕地产品数据集可服务东北黑土地保护、落实“藏粮于地,藏粮于技”科技战略,支撑农业现代化和乡村振兴,最终助力国家粮食安全战略。2 数据采集与处理方法 2.1 数据准备 哨兵二号卫星(Sentinel-2)是由两颗极轨卫星Sentinel-2A(2015 年 6 月 23 日发射)和 Sentinel-2B(2017 年 3 月 7 日发射)组成,分布在同一太阳同步轨
15、道上,彼此成 180相位,幅宽为 290 km。每颗 Sentinel-2 卫星都携带一个多光谱仪器(MSI),在可见光、近红外和短波红外光谱范围中共有 13 个波段(表 1)。目前 Sentinel-2 主要提供两种产品数据:L1C 和L2A。L1C 产品是经正射校正和亚像元级几何精校正,4 农 业 大 数 据 学 报 第5卷 为天顶表观反射率数据,每张影像为 100 km100 km,大小约为 500 MB。L2A 产品是利用欧空局官方提供的 Sen2cor 工具,对 L1C 进行大气校正得到地表反射率数据产品。从 2016 年 10 月起,欧空局开始提供全欧洲的 L2A 数据,从 201
16、7 年 1 月起提供全球L2A 的数据。本研究中主要使用 L2A 级别的Sentinel-2 卫星影 像数据,时间范围为 20202022 年。基于 Google Earth Engine 遥感云计算平台,使用东北三省的行政区划数据进行数据的位置筛选,并逐月对 20202022年间 Sentinel-2 卫星数据进行归类,以便于后续的计算。各个研究区的每个月的影像统计如表 2 所示,共计 7 万余景的 Sentinel-2 影像参与了东北三省近三年的耕地提取。表 1 Sentinel-2 卫星的波段介绍 Table 1 Introduction of the Sentinel-2 satell
17、ite band 波段波段 中央波长中央波长(m)空间分辨率空间分辨率(m)波段 1-沿海气溶胶 0.443 60 波段 2 蓝 0.49 10 波段 3 绿 0.56 10 波段 4 红 0.665 10 波段 5 植被红边 0.705 20 波段 6-植被红边 0.74 20 波段 7-植被红边 0.783 20 波段 8 近红外 0.842 10 波段 8A-植被红边 0.865 20 波段 9 水蒸气 0.945 60 波段 10 短波红外线卷云 1.375 60 波段 11-短波红外线 1.61 20 波段 12-短波红外线 2.19 20 表 2 各地区参与计算的影像数量 Tabl
18、e 2 The number of images counted by region 黑龙江省黑龙江省 辽宁省辽宁省 吉林省吉林省 时段时段 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 1 月 1119 1109 1119 419 399 419 473 479 473 2 月 1048 1030 1054 379 385 393 456 467 469 3 月 1151 1152 1173 420 427 424 506 498 502 4 月 1137 1129 1156 410 412 414 477 473 473 5 月 1145 115
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