【摘 要】
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苜蓿是草地农业发展的重要饲草料来源,在保障生态安全和食物安全中发挥着重要作用,探索精确度高、时效性强的苜蓿遥感识别和估产方法具有重要的现实意义。该研究以河西地区作为研究区,以Sentinel-2卫星高分辨率遥感影像作为数据源,利用Google Earth Engine（GEE）平台建立研究区的无云归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI
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苜蓿是草地农业发展的重要饲草料来源,在保障生态安全和食物安全中发挥着重要作用,探索精确度高、时效性强的苜蓿遥感识别和估产方法具有重要的现实意义。该研究以河西地区作为研究区,以Sentinel-2卫星高分辨率遥感影像作为数据源,利用Google Earth Engine（GEE）平台建立研究区的无云归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）时间序列数据集,综合考虑研究区苜蓿的物候期、生长特征及生态环境,提出了一种利用MATLAB寻峰函数（Findpeaks）有效提取苜蓿遥感特征的方法,构建了基于NDVI去云插补数据集的栽培苜蓿识别和估产遥感算法,分析了研究区2019-2021年栽培苜蓿的空间分布范围,通过遥感估产模型实现了研究区大范围栽培苜蓿干草产量的高效监测。研究结果表明:（1）利用GEE平台可以快速实现Sentinel-2卫星NDVI的去云处理和数据集下载,栽培苜蓿NDVI时序去云数据的插值优化方法效果显著,能有效处理原始NDVI时序曲线出现异常值的现象,避免由于Sentinel-2卫星影像数据像素缺失造成的“错分”和“漏分”情况。（2）通过识别方法差异性的对比分析,发现寻谷法识别的栽培苜蓿各项指标均优于寻峰法。以优化后的Sentinel-2 NDVI时序数据集作为数据源,利用寻谷法识别出的栽培苜蓿,其中2020年的识别精度最优,Kappa系数为0.81,总体精度为92.5%,用户精度和生产者精度均大于90%,且位置精度为85.22%。3年总体识别精度可达90.42%。河西地区栽培苜蓿种植的重点区域位于酒泉市和张掖市,呈现集中连片种植模式,分别占研究区苜蓿种植面积的32%和30%;其次为金昌市和武威市,占研究区苜蓿种植面积的16%和18%。2019-2021年河西地区栽培苜蓿总面积分别为43497 ha、64720 ha和57952 ha。（3）栽培苜蓿干草产量与NDVI具有极显著的相关关系,其幂函数回归模型的决定系数最高（R~2均大于0.6）,模型预测产量和实测产量之间存在良好的线性关系（R~2均大于0.6,平均相对误差MRE基本稳定在20%左右）。河西地区栽培苜蓿干草产量总体最优模型的拟合函数为y=9035.5x0.8339,估产模型预测精度高,具有较好的稳定性和有效性。从单产水平看,2020年栽培苜蓿全年平均单产水平最高,平均干草产量达到20206.40 kg/ha,其次为2019年,平均干草产量为19324.47 kg/ha,而2021年研究区栽培苜蓿全年平均干草产量为19099.33 kg/ha,为三年以来的最低单产水平。从总产方面看,2020年研究区栽培苜蓿总产高于2019年和2021年,总干草重量达到1139.82×10~3 t,其次为2021年,干草重量为868.63×10~3 t,2019年的总干草重量最低,为673.01×10~3t。
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