基于GEE的山东省马铃薯种植区提取研究

传统马铃薯种植面积估算主要基于地面测量，再逐级上报，时效性和准确性难以得到保障。文章基于Google Earth Engine谷歌地球引擎和哨兵2号（Sentinel-2）遥感影像，对山东省马铃薯种植区进行面积提取和监测。结合实地调查所获数据与目视解译法进行样本点选取，获取各类地物遥感影像样本；对不同典型地物遥感反射率做归一化处理，通过随机森林算法实现马铃薯种植区从其他地物类型中的有效识别；并构建混淆矩阵进行精度验证及对比分析。结果表明:基于GEE对山东省马铃薯种植区面积提取的分类精度达到 92.5%，Kappa 系数达到 0.916，并获取山东省马铃薯种植区整体影像、山东省各地市马铃薯种植面积。实验精度结果良好，与统计年鉴相似性较高，有很大的实际应用意义。本研究实现了大尺度范围对马铃薯种植区面积的提取。