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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日至27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 利用Sentinel-1监测荷兰关键农作物
摘要： 本研究通过对荷兰五种主要作物整个生长季的实地验证，支持哨兵1号影像数据的解译工作。我们在弗莱福兰省选取了25块玉米、马铃薯、甜菜、小麦和黑麦草田块，每周监测作物高度与生长阶段，并全程收集水文气象数据?；谡庑┙峁颐嵌愿ダ掣＠际〈砗蟮纳诒?号时序数据进行了分析。结果表明：哨兵1号数据能准确反映作物物候期，可用于识别作物发育关键节点。加之其不受云层影响、可稳定获取观测数据的特性，使哨兵1号数据成为向农户及农业合作社提供咨询服务的政府机构与商业实体的重要资源。
关键词： 合成孔径雷达、植被、作物监测、雷达、农业
更新于2025-09-23 15:21:01
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基于哨兵2号数据的农业用地利用异常时序检测以支持共同农业政策监测
摘要： 2020年后欧盟共同农业政策（CAP）改革将重塑农业用地管控流程——从基于特定风险田块的筛选模式转向全覆盖监管体系。该改革旨在推广哨兵卫星数据应用，以提升各成员国CAP执行结果的透明度和可比性。本文通过Sentinel-2影像时序分析，探究BFAST（加法季节与趋势突变）监测方法对农业地块管理活动中土地利用异常的识别适用性，重点检测永久性草场与耕地在一个生长季内出现的特定违规（不一致）使用迹象，尤其是与时间定义的植被绿度（活力）相关的异常。针对BFAST监测方法的技术要求及当前Sentinel-2数据集在可靠异常研究中的时效限制，我们开发了定制化流程：通过NDVI（归一化植被指数）对象时序剖面分析与时间序列标准差输出，对特定土地利用地块的BFAST监测异常结果进行验证支持。结合斯洛文尼亚补贴发放框架内获取的年度申报用地信息与实地核查数据，对土地利用候选异常点开展违规适用性验证。结果表明，该组合方法能有效处理短时序数据，在监测农田绿度方面呈现高准确率，现已可应用于CAP相关农业用地管控工作的准备与适应阶段。
关键词： 永久性草地、变化检测、作物监测、耕地、基于NDVI的时序对象剖面、GEOBIA（地理对象影像分析）、时间序列分析
更新于2025-09-09 09:28:46