世界茶叶产地_利用知识图谱和哨兵图像的农林作物稳健绘图框架

我们开发了基于人工管理和酚类物质的茶叶测绘（MAP-Tea）框架，利用哨兵-1/2 时间序列图像进行自动茶园测绘。茶树具有较高的酚类物质含量、常绿特征和多芽萌发，因此树冠覆盖面广、土壤暴露稳定、采摘活动频繁造成雷达反向散射信号干扰。我们利用植被、色素、土壤和雷达反向散射的时间特征，开发了三种基于物候学的指标，重点关注酚含量、植被覆盖率和树冠纹理。生化物质含量特征和人工管理措施首次应用于茶叶测绘。MAP-Tea 框架成功生成了2022 年中国第一张 10 米分辨率的最新茶园地图。基于 16712 个参考样本，其总体准确率达到 94.87%，卡帕系数为 0.83，F1 得分为 85.63%。所提出的茶叶制图框架可用于在中国和其他有茶园的国家生成多年产品。