2017年基于Sentinel-1的多云环境下孟加拉国与印度东北部高分辨率稻田制图

了解水稻种植的空间分布、种植时间以及种植面积，对于认识区域粮食安全、淡水利用、气候变化以及禽流感病毒传播等问题至关重要。本研究利用云覆盖严重的孟加拉国与印度东北部地区作为典型案例，基于欧空局 Sentinel-1 卫星的无云合成孔径雷达（SAR）影像、随机森林分类器以及 Google Earth Engine（GEE）云计算平台，制作了高分辨率（10 m）的季节性水稻种植分布图。生成的水稻制图覆盖该地区三个典型种植季节：Boro、Aus 和 Aman。我们将制图成果与独立验证样本进行精度评估，并与国际水稻研究所（IRRI）产品及中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据分析结果进行对比。研究结果表明，该水稻地图在空间分布上与对比数据一致，且总体精度超过 90%。本研究展示了 Sentinel-1 数据结合 GEE 平台在热带亚洲等易受云覆盖影响区域开展大尺度水稻制图的潜力。