【摘 要】
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准确监测耕地灌溉面积的变化，对于管理有限的农业水资源及保证粮食安全等具有重要意义.选择中国西北干旱半干旱地区的典型灌区陕西省宝鸡峡灌区，基于Google Earth Engine（GEE）云平台的Landsat卫星数据，在土地利用分类提取出耕地范围的基础上，结合实地采样获得的样本点，并基于宝鸡峡灌区实际，提出了一种获取历史样本点的思路和方法；通过计算归一化植被指数（NDVI）、增强植被指数（EVI
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51409219）； 陕西省水利科技计划项目（2019slkj-14）； 国家重点研发计划项目（2016YFC0400305,2016YFC0401306）；
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准确监测耕地灌溉面积的变化，对于管理有限的农业水资源及保证粮食安全等具有重要意义.选择中国西北干旱半干旱地区的典型灌区陕西省宝鸡峡灌区，基于Google Earth Engine（GEE）云平台的Landsat卫星数据，在土地利用分类提取出耕地范围的基础上，结合实地采样获得的样本点，并基于宝鸡峡灌区实际，提出了一种获取历史样本点的思路和方法；通过计算归一化植被指数（NDVI）、增强植被指数（EVI）、绿色叶绿素植被指数（GCVI）、水调节绿色指数（WGI）等指数作为分类参数，应用随机森林（RF）算法对2010年及2020年耕地灌溉区域进行了识别与提取.结果表明，宝鸡峡灌区2010年和2020年耕地灌溉面积分別为104 211和90 174 hm~2,混淆矩阵验证总体精度分别为91.67%和95.35%,Kappa系数为0.832和0.907.
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