基于PIE平臺(tái)的棉花種植面積動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究

周磊 林志樹 玉林海 竇世卿

基于PIE平臺(tái)的棉花種植面積動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究

周磊 林志樹 玉林海 竇世卿*

（桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院，桂林 541000）

為實(shí)現(xiàn)高精度、快速、高效提取長(zhǎng)時(shí)間序列的棉花種植面積及其分布，文章基于遙感大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)（PIE Engine Studio）平臺(tái)，以Landsat8 C2 SR、Landsat5 C2 SR及Sentinel-2 MSI的遙感影像作為數(shù)據(jù)源，采用中值合成法計(jì)算NDVI與EVI指數(shù)構(gòu)建特征數(shù)據(jù)，并載入隨機(jī)森林算法對(duì)新疆石河子市研究區(qū)近10年的棉花種植面積進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與分析，并將部分結(jié)果與GEE平臺(tái)計(jì)算結(jié)果和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)做了對(duì)比。結(jié)果表明：1）研究區(qū)基于PIE平臺(tái)的棉花種植面積提取精度良好、分類結(jié)果較理想，總體精度優(yōu)于GEE平臺(tái)，其中Kappa系數(shù)和總體精度OA最高可達(dá)到0.963和97.1%，與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相比，精度較高；2）研究區(qū)2012–2021年棉花種植面積總體穩(wěn)定，并有上升的趨勢(shì)；3）研究區(qū)近10年棉花種植區(qū)域空間變化明顯，種植分布變化以石河子市的西部、南部以及北部地區(qū)為主。上述結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了PIE國(guó)產(chǎn)云計(jì)算平臺(tái)的實(shí)用性與優(yōu)越性，可為石河子市的棉花生產(chǎn)提供輔助信息，助力棉花產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

地球科學(xué)引擎 隨機(jī)森林算法 棉花種植面積 遙感應(yīng)用

0 引言

新疆維吾爾自治區(qū)是我國(guó)主要的棉花產(chǎn)區(qū)，棉花產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)了新疆人民生活質(zhì)量水平的提高。使用遙感技術(shù)應(yīng)用于棉花產(chǎn)業(yè)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)調(diào)查已有諸多研究案例，多是基于單一時(shí)相遙感影像的棉花面積的提取[1-4]。而目前基于遙感云計(jì)算平臺(tái)的各類資源或作物的提取與分類[5-6]、生態(tài)環(huán)境變化監(jiān)測(cè)[7-8]和火災(zāi)動(dòng)態(tài)變化研究[9-10]等大多使用美國(guó)的Google Earth Engine（以下簡(jiǎn)稱GEE）平臺(tái)。地球科學(xué)引擎數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)（PIE-Engine Studio，以下簡(jiǎn)稱PIE）是航天宏圖公司2020年8月發(fā)布的獨(dú)立自主研發(fā)的國(guó)產(chǎn)遙感云計(jì)算服務(wù)產(chǎn)品。相較于國(guó)外的GEE平臺(tái)，國(guó)產(chǎn)遙感云計(jì)算平臺(tái)PIE-Engine（以下簡(jiǎn)稱PIE）的使用門檻更低、安全性更高，其利用遙感云計(jì)算強(qiáng)大算力的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究，將成為我國(guó)遙感云計(jì)算應(yīng)用的必然趨勢(shì)。但由于平臺(tái)推出時(shí)間短，仍處于市場(chǎng)磨合期，各種開發(fā)功能尚待進(jìn)一步完善，再加之目前平臺(tái)的學(xué)習(xí)成本大大高于GEE，使用單位和受眾尚小。因此，研究利用PIE國(guó)產(chǎn)遙感云計(jì)算平臺(tái)研究實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物等各類資源的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。

本文基于國(guó)產(chǎn)遙感云計(jì)算平臺(tái)PIE Engine Studio，采用2012–2021年的Landsat8 C2 SR、Landsat5 TM C2 SR與Sentinel-2 MSI數(shù)據(jù)構(gòu)造歸一化差值植被指數(shù) (Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)與增強(qiáng)植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index，EVI）作為特征數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林算法對(duì)新疆維吾爾自治區(qū)石河子市棉花面積進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)序的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并將提取結(jié)果與GEE平臺(tái)計(jì)算結(jié)果、官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)做了對(duì)比，結(jié)果驗(yàn)證了國(guó)產(chǎn)遙感云計(jì)算平臺(tái)PIE的實(shí)用性和優(yōu)越性。基于該平臺(tái)開展新疆棉花種植面積長(zhǎng)時(shí)序動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，可為棉花生產(chǎn)提供輔助信息，助力棉花產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[11]，同時(shí)也為相關(guān)的科學(xué)研究與平臺(tái)推廣提供了應(yīng)用案例。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

石河子市位于東經(jīng)84°58′～86°24′、北緯43°26′～45°20′之間，地勢(shì)平坦，平均海拔高度為450.8 m，地處新疆天山北麓中段，準(zhǔn)噶爾盆地南部，總面積460 km2[12]。石河子市屬典型的溫帶大陸性氣候，冬季長(zhǎng)而嚴(yán)寒，夏季短而炎熱。整體上北部地區(qū)氣溫低于南部，年最高氣溫一般出現(xiàn)在7月，平均氣溫25.1～26.1 ℃。年降水量在125.0～207.7 mm之間，降水多集中于 4～7月。農(nóng)作物主要為棉花，其余有小麥、辣椒、葡萄等作物，其中棉花種類主要包括淡點(diǎn)污棉、淡黃染棉、黃染棉3種[13]。

1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

（1）數(shù)據(jù)源

本文利用PIE平臺(tái)Landsat5 TM C2 SR（2012年）、Landsat8 C2 SR（2013–2017年）與Sentinel-2 MSI（2018–2021年）等遙感影像數(shù)據(jù)，共計(jì)404景。因研究期內(nèi)石河子市的影像成像云量較多，需利用數(shù)據(jù)集的質(zhì)量評(píng)估波段QA[14]對(duì)影像進(jìn)行去云處理，之后再進(jìn)行影像裁剪、鑲嵌等[15]，并借助中值合成法對(duì)研究期內(nèi)的時(shí)序影像進(jìn)行像素值的計(jì)算，根據(jù)計(jì)算的像素中值合成新的影像，生成研究時(shí)期內(nèi)符合質(zhì)量要求的無云影像[16]，有效減小了云和云陰影的污染。

依據(jù)石河子市棉花生長(zhǎng)周期，即苗期（4月20日至5月30日）、蕾期（6月1日至6月30日）、花鈴期（7月1日至8月30日）以及吐絮期（9月01日至10月01日）[17]，將每年影像分4期做合成處理，以進(jìn)行后續(xù)的指數(shù)波段計(jì)算。因PIE平臺(tái)中缺少2012年的影像數(shù)據(jù)，故本文選取2011年影像數(shù)據(jù)代替2012年。

（2）影像分類標(biāo)記

根據(jù)已有研究和影像目視判別確定研究區(qū)內(nèi)建筑用地、裸地、水體、棉花、其他作物等5種地物，引進(jìn)PIE平臺(tái)提供的天地圖影像（2 m分辨率）作為輔助參考以保證樣本點(diǎn)采集準(zhǔn)確，在采集樣本點(diǎn)的過程中，需保證樣本點(diǎn)分布均勻且要具有典型性、代表性。按以上5種地物對(duì)2012–2021年的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，棉花采集100個(gè)樣本點(diǎn)，除棉花外的其他地物各采集50個(gè)樣本點(diǎn)，共計(jì)采集300個(gè)樣本點(diǎn)。

（3）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

對(duì)比分析中使用的2017–2020年的棉花種植面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于新疆石河子市統(tǒng)計(jì)局提供的《新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第八師石河子市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2021）。

2 基于PIE云平臺(tái)的棉花面積提取方法

PIE國(guó)產(chǎn)云計(jì)算平臺(tái)因其海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、批量計(jì)算與云端算力等特點(diǎn)為國(guó)內(nèi)用戶進(jìn)行遙感數(shù)據(jù)的處理與分析提供了全新的方案[18]。本文基于PIE平臺(tái)，對(duì)影像進(jìn)行去云合成、鑲嵌、裁剪等預(yù)處理后，通過構(gòu)建棉花生長(zhǎng)周期內(nèi)的歸一化差值植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）與增強(qiáng)植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index，EVI）作為特征數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)森林算法構(gòu)建PIE平臺(tái)隨機(jī)森林分類器，進(jìn)行石河子市2012–2021年長(zhǎng)時(shí)間序列棉花種植面積的提取和分類效果評(píng)定，并將部分結(jié)果與GEE平臺(tái)計(jì)算結(jié)果及官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，具體流程如圖1所示。

圖1 基于PIE國(guó)產(chǎn)云計(jì)算平臺(tái)的棉花面積提取流程

2.1 指數(shù)波段特征計(jì)算

NDVI是反映農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)和營(yíng)養(yǎng)信息的重要參數(shù)之一，因而NDVI能夠作為表征棉花長(zhǎng)勢(shì)的特征數(shù)據(jù)，提高影像的分類精度[19-20]，即

式中NDV表示NDVI指數(shù)；R為紅光波段地表反射率；NIR為近紅外波段地表反射率。

EVI在減少背景和大氣作用以及飽和問題上優(yōu)于NDVI，可提高影像的分類精度[21]，即

式中EV表示EVI指數(shù)；為土壤調(diào)節(jié)參數(shù)，取值為1；B為藍(lán)色波段地表反射率。

2.2 分類方法

隨機(jī)森林是由許多決策樹構(gòu)成的集成算法，它使用Bootstrap采樣，從原始訓(xùn)練集中得到訓(xùn)練子集，對(duì)抽取到的子集按照一定的規(guī)則建立決策樹，由多棵決策樹組合構(gòu)建隨機(jī)森林，綜合隨機(jī)森林中每棵樹的判定得到最終結(jié)果[22]。隨機(jī)森林有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，對(duì)異常值和噪聲有很好的容忍度，且不易出現(xiàn)過擬合。目前該算法廣泛運(yùn)用于各種地物分類研究[23-24]。在分類方法上，本實(shí)驗(yàn)使用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林分類算法對(duì)影像進(jìn)行分類，以提取石河子市2012–2021年棉花的種植面積。

2.3 基于PIE云平臺(tái)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)序棉花面積的提取

PIE云平臺(tái)的主要工作流程為：1）用戶根據(jù)相關(guān)的實(shí)驗(yàn)預(yù)期要求在前端進(jìn)行代碼的編寫；2）點(diǎn)擊運(yùn)行，代碼將返回后臺(tái)使用云算力進(jìn)行相關(guān)的解析，從而使數(shù)據(jù)執(zhí)行處理結(jié)果達(dá)到用戶預(yù)期要求；3）通過用戶編寫的相關(guān)輸出要求，將運(yùn)行結(jié)果實(shí)時(shí)地進(jìn)行返回并輸出。

本文提取結(jié)果及主要方法均基于PIE國(guó)產(chǎn)云計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)：首先，調(diào)用Functoin函數(shù)與Map循環(huán)進(jìn)行NDVI與EVI的計(jì)算；然后，調(diào)用隨機(jī)森林方法的相關(guān)代碼，構(gòu)建隨機(jī)森林分類器，將計(jì)算好的各期指數(shù)特征數(shù)據(jù)載入隨機(jī)森林分類器中，按7︰3將樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)（300個(gè)）分成訓(xùn)練樣本（210個(gè)）和驗(yàn)證樣本（90個(gè)）進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)石河子市長(zhǎng)時(shí)間序列棉花種植面積的提取；接著，在初步提取結(jié)果的基礎(chǔ)上對(duì)異常圖斑進(jìn)行剔除與修正，具體做法是將初步分類后的結(jié)果與相應(yīng)年份吐絮期真彩影像進(jìn)行疊加對(duì)比，在平臺(tái)上調(diào)用形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算與形態(tài)學(xué)腐蝕運(yùn)算的相關(guān)代碼，通過反復(fù)調(diào)參，發(fā)現(xiàn)將核半徑設(shè)置為2，能使當(dāng)年提取棉花面積分布與當(dāng)年吐絮期內(nèi)真彩影像的棉花分布實(shí)現(xiàn)高度吻合，從而達(dá)到有效地剔除與修正異常圖斑的效果。

最后，利用PIE平臺(tái)進(jìn)行混淆矩陣與誤差矩陣的構(gòu)建，計(jì)算總體精度（OA）與Kappa系數(shù)，并在GEE平臺(tái)中使用與PIE平臺(tái)相同的原始數(shù)據(jù)集、采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)和盡可能一致的函數(shù)，以對(duì)比驗(yàn)證兩個(gè)平臺(tái)的提取精度。但兩平臺(tái)的隨機(jī)森林算法參數(shù)均需要在各自平臺(tái)上進(jìn)行調(diào)優(yōu)，因此無法實(shí)現(xiàn)所有內(nèi)部參數(shù)完全一致，這屬于正常現(xiàn)象。

2.4 精度評(píng)價(jià)

為定量評(píng)估基于PIE平臺(tái)調(diào)用隨機(jī)森林模型的分類效果，本文引進(jìn)OA和Kappa系數(shù)，利用混淆矩陣進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。此外，通過與官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的誤差來驗(yàn)證平臺(tái)提取結(jié)果的可靠性，其中絕對(duì)誤差可以表征提取結(jié)果與實(shí)際統(tǒng)計(jì)結(jié)果的偏離程度，相對(duì)誤差可以客觀地反映提取結(jié)果的可信程度，絕對(duì)誤差與相對(duì)誤差越小表示提取的棉花面積越精確。

OA表示正確分類像素占總像素?cái)?shù)量的百分比[25]，其結(jié)果越接近100%表征分類精度越優(yōu)異，即

Kappa系數(shù)[26]是檢驗(yàn)一致性的指標(biāo)，檢查模型預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際分類結(jié)果是否一致，Kappa系數(shù)越接近1表明分類結(jié)果越好，即

絕對(duì)誤差表示提取結(jié)果偏離實(shí)際統(tǒng)計(jì)結(jié)果的絕對(duì)值，其值越接近0表明提取結(jié)果的精度越高，即

式中rs為棉花提取面積；re為棉花實(shí)際統(tǒng)計(jì)面積。

絕對(duì)誤差與實(shí)際統(tǒng)計(jì)結(jié)果之比即為相對(duì)誤差，其結(jié)果越接近0表明提取精度越高，即

式中為相對(duì)誤差。

3 結(jié)果分析

3.1 提取精度對(duì)比

使用PIE平臺(tái)采用隨機(jī)森林算法逐年提取2012–2021年石河子市建筑用地、裸地、水體、棉花以及其他作物等5類地物的面積，依據(jù)各年的訓(xùn)練樣本與驗(yàn)證樣本得到對(duì)應(yīng)的混淆矩陣來計(jì)算其OA值、Kappa系數(shù)，結(jié)果見表1。

表1 2012–2021年P(guān)IE棉花面積提取結(jié)果的OA值與Kappa系數(shù)值

Tab.1 Overall precision OA and Kappa coefficient of PIE cotton area extraction results from 2012 to 2021

計(jì)算2017–2020年P(guān)IE與GEE兩個(gè)云計(jì)算平臺(tái)的棉花提取面積，并與同期該市棉花種植面積的統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行比較，分別計(jì)算兩個(gè)平臺(tái)提取結(jié)果的相對(duì)誤差與絕對(duì)誤差，客觀地對(duì)兩平臺(tái)的提取精度進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果見表2。

表2 2017–2020年P(guān)IE與GEE平臺(tái)棉花種植面積提取精度對(duì)比

Tab.2 Comparison of cotton acreage extraction accuracy between PIE and GEE platforms from 2017 to 2020

由表1～2可知，PIE云平臺(tái)的總體精度OA與Kappa系數(shù)兩個(gè)分類精度指標(biāo)均維持在較高數(shù)值區(qū)間內(nèi)，PIE與GEE兩平臺(tái)提取結(jié)果的相對(duì)誤差與絕對(duì)誤差均維持在較低數(shù)值區(qū)間，Kappa系數(shù)最高可達(dá)到0.963，最低為0.851；總體精度OA最高可達(dá)到97.1%（2014年），最低為88.2%（2015年）。2017–2020年間，PIE平臺(tái)的提取精度總體上顯著優(yōu)于GEE平臺(tái)，PIE平臺(tái)提取結(jié)果的相對(duì)誤差最低為2017年的0.09%，最高為2020年的1.89%；而GEE平臺(tái)提取結(jié)果的最低相對(duì)誤差為0.86% （2020年），最高為8.20%（2017年）。兩個(gè)云計(jì)算平臺(tái)的棉花面積提取結(jié)果精度均可達(dá)到較高標(biāo)準(zhǔn)，基于PIE國(guó)產(chǎn)云計(jì)算平臺(tái)的提取精度總體上更優(yōu)。

兩平臺(tái)存在精度差異屬正常情況，出現(xiàn)差異的原因主要在于：1）矢量邊界存在不規(guī)則偏移，國(guó)內(nèi)的矢量邊界上傳至GEE平臺(tái)時(shí)，會(huì)存在一定程度不規(guī)則的偏移現(xiàn)象，進(jìn)而造成區(qū)域統(tǒng)計(jì)的偏差；2）PIE平臺(tái)采用的采樣方式為雙線性，而GEE平臺(tái)采用的采樣方式為Mean，使用同一份采樣點(diǎn)在不同平臺(tái)計(jì)算時(shí)會(huì)出現(xiàn)同一個(gè)點(diǎn)屬于不同類別的情況，進(jìn)而影響了最終的計(jì)算精度；3）面積計(jì)算函數(shù)的算法不同，當(dāng)邊界穿過一個(gè)像素時(shí)，PIE云平臺(tái)統(tǒng)計(jì)整個(gè)像素的面積，而GEE平臺(tái)按照像素的百分比計(jì)算落在邊界內(nèi)的面積，故兩平臺(tái)計(jì)算落在邊界上的像素時(shí)會(huì)出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果不一；4）隨機(jī)森林算法的調(diào)節(jié)參數(shù)不同，為達(dá)到在不同平臺(tái)內(nèi)實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林算法的最優(yōu)提取效果，實(shí)驗(yàn)過程中在每個(gè)平臺(tái)上均選取各自隨機(jī)森林算法的最優(yōu)參數(shù)，不同平臺(tái)的隨機(jī)森林算法的參數(shù)并未完全一致，會(huì)造成一定的結(jié)果偏差。但根據(jù)對(duì)提取結(jié)果的分析可知，兩平臺(tái)的提取結(jié)果存在差異較小，并且均已達(dá)到較高的提取精度要求，兩平臺(tái)間存在精度差異屬正常情況。

3.2 棉花種植面積時(shí)間變化特征分析

本文利用PIE平臺(tái)逐年提取石河子市2012–2021年棉花種植面積，在時(shí)間尺度上分析石河子市近10年棉花種植面積的變化特征，具體結(jié)果見圖2。

圖2 2012–2021年石河子市棉花種植面積

由圖2可知，近10年里，石河子市棉花的種植面積年際間有所起伏，但總體趨勢(shì)平穩(wěn)，整體呈上升趨勢(shì)。其中2012–2015年，棉花種植面積無明顯波動(dòng)，總體有增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中2014年是近10年棉花種植面積最小的年份，僅有14 706.58 hm2。2011年，我國(guó)開始實(shí)施棉花臨時(shí)收儲(chǔ)政策，這對(duì)保護(hù)棉花生產(chǎn)者利益、穩(wěn)定棉花生產(chǎn)和棉花市場(chǎng)起到了一定的積極作用，棉農(nóng)種植積極性得到一定的提高，故2012–2013年棉花種植面積逐年增加。2013–2014年棉花種植成本逐漸增加，導(dǎo)致棉農(nóng)種植積極性降低，與圖2中棉花年種植面積同期出現(xiàn)減少的情況相符。

2016–2019年，棉花種植面積波動(dòng)相對(duì)較大，從2016年的18 377.11 hm2逐漸下降至2017年的 14 964.51 hm2，面積減少了3 412.6 hm2。根據(jù)2014年中央1號(hào)文件關(guān)于啟動(dòng)新疆棉花目標(biāo)價(jià)格改革試點(diǎn)的要求，自2014年4月起實(shí)行棉花目標(biāo)價(jià)格政策，價(jià)格與政府補(bǔ)貼脫鉤，實(shí)現(xiàn)了棉花生產(chǎn)布局的戰(zhàn)略調(diào)整，促使2014–2016年石河子棉花實(shí)播面積逐年增加。2016年國(guó)家施行棉花目標(biāo)價(jià)格改革，棉花價(jià)格有所下跌，致使2017年的棉花種植面積減少。

此后2017–2019年又呈持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，至2019年棉花種植面積達(dá)近10年最大（19 908.84 hm2），較2017年增加4 944.33 hm2。由于2016年灌溉用水費(fèi)用普漲，農(nóng)民對(duì)種植玉米、小麥及蔬菜作物的積極性下降，加上2011–2014年疆內(nèi)大舉水果種植，不僅導(dǎo)致水果價(jià)格大幅下跌而且很難運(yùn)輸出疆，水果產(chǎn)業(yè)收益的低迷使農(nóng)民、種植大戶加快調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，相對(duì)而言棉花種植“駕輕就熟”，因此棉花種植面積在2017–2019年逐漸回升。

2020–2021年棉花種植面積逐年減少，至2021年（17 435.85 hm2）共計(jì)減少2 472.99 hm2。2020年起由于新冠肺炎疫情的影響，棉花市場(chǎng)價(jià)格受到疫情的沖擊，使棉農(nóng)種植積極性受到影響，造成棉花實(shí)播面積減少。

3.3 棉花種植面積空間變化特征分析

本文基于PIE平臺(tái)的棉花面積提取結(jié)果，在空間尺度上對(duì)石河子市2012–2021年棉花種植面積進(jìn)行定量分析，得到近十年石河子市棉花種植在空間上的變化特征，結(jié)果見圖3～4。

圖3 2012–2021年石河子市棉花種植面積年際變化面積占比

由圖3和圖4可知，研究期內(nèi)石河子市棉花面積的時(shí)空變化特征與年際變化存在明顯的區(qū)域性變化。種植變化主要集中于石河子市南部、西部以及北部地區(qū)，年際變化總體呈增加的趨勢(shì)，2012年以來共增加棉花種植面積1 574.87 hm2。根據(jù)研究區(qū)不同年份的提取結(jié)果來看，種植面積增加較明顯的地區(qū)主要分布在石河子市北部（2017–2018年）和南部（2012–2013年與2015–2016年）；棉花種植面積減少較明顯的地區(qū)主要分布在石河子市西部（2016–2017年）和東北部（2020–2021年）。2017–2018年石河子市的棉花種植面積總增長(zhǎng)率最高，達(dá)到22.26%；2016–2017年間種植面積總減少率最高，為21.69%。

圖4 石河子市2012–2021年棉花面積時(shí)空變化

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于PIE國(guó)產(chǎn)云計(jì)算平臺(tái)，使用NDVI與EVI作為特征數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林算法對(duì)石河子市近10年的棉花面積進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)序動(dòng)態(tài)提取，并具體分析棉花種植面積在時(shí)間與空間尺度上的變化趨勢(shì)。得出以下結(jié)論：

1）基于PIE國(guó)產(chǎn)云計(jì)算平臺(tái)可對(duì)石河子市棉花種植面積進(jìn)行有效的長(zhǎng)時(shí)序動(dòng)態(tài)提取和監(jiān)測(cè)，經(jīng)逐年影像對(duì)比分析，提取結(jié)果總體上優(yōu)于GEE平臺(tái)，具有良好的空間精度，其中Kappa系數(shù)最高達(dá)到0.963，總體精度OA最高可達(dá)到97.1%。

2）研究區(qū)棉花種植面積在研究期內(nèi)部分年際變化波動(dòng)較大，但總體較為穩(wěn)定，種植面積呈上升趨勢(shì)，2012年以來共增加種植面積1 574.87 hm2，平均種植面積為17 079.08 hm2，最低種植面積為14 706.58 hm2（2014年），最高種植面積為19 908.84 hm2（2019年）。

3）自2012年來，研究區(qū)棉花種植變化明顯的區(qū)域主要以石河子市西部、南部以及北部地區(qū)為主，其中南部地區(qū)棉花種植覆蓋面積最廣闊，南部和北部地區(qū)棉花種植區(qū)域面積增加最明顯，西部和東北部地區(qū)棉花種植區(qū)域面積減少最明顯，總體棉花種植面積增加。

本文基于PIE平臺(tái)所得棉花面積提取結(jié)果精度較高，實(shí)現(xiàn)了石河子市近10年棉花面積的有效提取與分析，研究結(jié)果可為該地區(qū)提供相關(guān)的數(shù)據(jù)補(bǔ)充，為當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學(xué)的數(shù)據(jù)參考，同時(shí)進(jìn)一步驗(yàn)證了PIE國(guó)產(chǎn)云計(jì)算平臺(tái)的科學(xué)實(shí)用意義，可極大助力石河子市的棉花農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

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Dynamic Monitoring of Cotton Planting Area under PIE Platform

ZHOU Lei LIN Zhishu YU Linhai DOU Shiqing*

（College of Geomatics and Geoinformation of Guilin University of Technology, Guilin 541000, China）

In order to achieve high-precision, fast and efficient extraction of long time series of cotton planting distribution and its area, the article uses remote sensing images of Landsat8 C2 SR, Landsat5 C2 SR and Sentinel-2 MSI as data sources based on the platform of remote sensing big data computing service (PIE Engine Studio), and uses the median synthesis method to calculate NDVI and EVI indices and to construct feature data, and the random forest algorithm was loaded to monitor and analyze the cotton cultivation area of the study area in Shihezi, Xinjiang for the past 10 years. The results show that: 1) the cotton planted area in the study area based on PIE platform has good extraction accuracy and better classification results, and the overall accuracy is better than that of GEE platform, in which the highest Kappa coefficient and overall accuracy OA can reach 0.963 and 97.1%, and the accuracy is higher compared with the statistical data; 2) the cotton planted area in the study area from 2012 to 2021 is generally stable and has an increasing trend; 3) the spatial changes of cotton planting area in the study area in the past 10 years were obvious, and the planting distribution was dominated by changes in the western and southern as well as northern areas of Shihezi city. The above results further verify the practicality and superiority of PIE's domestic cloud computing platform, which can provide auxiliary information for cotton production in Shihezi and help the development of cotton industry.

PIE-Engine; random forest algorithm; cotton planting area; remote sensing application

V445

A

1009-8518(2023)03-0108-11

10.3969/j.issn.1009-8518.2023.03.012

周磊，男，2000年生，桂林理工大學(xué)地理信息科學(xué)專業(yè)在讀本科生。主要研究方向?yàn)檫b感大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用。 E-mail：1445707920@qq.com。

竇世卿，女，1977年生，2015年獲中國(guó)礦業(yè)大學(xué)博士學(xué)位，教授。主要研究方向?yàn)閺氖氯SGIS與遙感技術(shù)應(yīng)用。E-mail：doushiqing@glut.edu.cn。

2022-05-04

國(guó)家自然科學(xué)基金（42061059）；廣西八桂學(xué)者專項(xiàng)項(xiàng)目（DT2100001072）；桂林市科技局開發(fā)項(xiàng)目（2020010701）

周磊, 林志樹, 玉林海, 等. 基于PIE平臺(tái)的棉花種植面積動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究[J]. 航天返回與遙感, 2023, 44(3): 108-118.

ZHOU Lei, LIN Zhishu, YU Linhai, et al. Dynamic Monitoring of Cotton Planting Area under PIE Platform[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2023, 44(3): 108-118. (in Chinese)

（編輯：夏淑密）