农业资源与环境学报

作者：熊曦柳,胡月明,文宁,刘洛,谢健文,雷帆,肖莉,唐铁

单位：华南农业大学资源环境学院, 广州 510642,华南农业大学资源环境学院, 广州 510642,广东省土地信息工程技术研究中心, 广州 510642,自然资源部建设用地再开发重点实验室, 广州 510642,湖南省国土资源规划院, 长沙 410007,华南农业大学资源环境学院, 广州 510642,广东省土地信息工程技术研究中心, 广州 510642,自然资源部建设用地再开发重点实验室, 广州 510642,华南农业大学资源环境学院, 广州 510642,广东省土地信息工程技术研究中心, 广州 510642,自然资源部建设用地再开发重点实验室, 广州 510642,湖南省第二测绘院, 长沙 410119,湖南省国土资源规划院, 长沙 410007,湖南省国土资源规划院, 长沙 410007

关键词：耕地，数据源，分类算法，时相，分类对象,

基金：国家自然科学基金项目（U1901601）；广东省科技兴农-农业科技创新及推广项目（2019KJ102）

快速、准确获取耕地数量及其分布信息是研究耕地时空格局和生态效应的基础，也是及时制定应对粮食问题对策的迫切需求。近年来，随着卫星遥感技术的迅猛发展，遥感以其宏观性、实时性以及经济性为耕地信息快速获取提供了可能性。本文归纳了遥感技术应用于识别耕地信息的研究进展，总结了国内外耕地信息提取研究中常用的数据源、分类算法、时相选择、分类对象，讨论了上述四大类在提取耕地信息过程中的优缺点。随着传感器数量不断增加，遥感影像时间分辨率、空间分辨率及光谱分辨率不断提高，分类算法的不断涌现，基于多源遥感数据，集成智能分类算法识别耕地将成为必然的发展趋势。

来源：2020年第6期

《农业资源与环境学报》期刊编辑部

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