结合RF和LandTrendr算法的黄河流域下游撂荒耕地提取与时空变化分析.pdfVIP

第41卷第2期农业工程学报Vol.41No.2

2025年1月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringJan.2025271

土地保障与生态安全

结合RF和LandTrendr算法的黄河流域下游摆荒耕地提取与

时空变化分析

郭益梦，何珊，邵怀勇*

（成都理工大学地理与规划学院，成都610000）

摘要：耕地搁荒是一种常见的土地利用与覆被变化现象，深刻影响着全球的农业生产和粮食安全。黄河流域作为中国

重要的粮食生产基地，监测其搁荒耕地时空动态变化并分析其原因具有重要的现实意义。该研究以黄河流域下游兰考县、

长垣市、封丘县和东明县为研究区，依托GoogleEarthEngine（GEE）云平台，结合Landsat长时间序列影像，并通过

分层随机采样与目视解译相结合的方式构建样本集，结合多维度特征，综合应用随机森林概率模型及LandTrendr变化

检测方法，系统地提取2004一2022年搁荒耕地与休耕地，并对其动态变化进行深入分析。结果表明：1）基于土地覆被

变化提取2022年搁荒耕地与非搁荒耕地的F1分数分别为0.80和0.87，而结合变化检测方法提取2004一2022年荒耕

地，搁荒耕地与非搁荒耕地的平均F1分数分别达到0.87和0.89，精度显著提升；2）研究区搁荒耕地面积在

2004—2022年间呈现先上升后波动式下降的趋势，平均面积为28.24km²，2007年达到峰值49.35km²，而休耕地分布零

散且面积较小；3）农业机械化水平的提升有效遏制了搁荒现象，而粮食产量的提升可能会带来搁荒风险的增加，第一

产业就业人数对荒影响有限。该研究通过结合随机森林与LandTrendr算法，实现了对搁荒耕地的精准提取，并揭示

其变化趋势及影响因素，这为黄河流域下游制定针对性的农业政策，保障国家粮食安全提供了参考。

关键词：黄河流域；耕地荒；粮食安全；时空变化

doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202408131

中图分类号：S127文献标志码：A文章编号：1002-6819(2025)-02-0271-10

郭益梦，何珊，邵怀勇.结合RF和LandTrendr算法的黄河流域下游援荒耕地提取与时空变化分析[J].农业工程学报，

2025,41(2):271-280.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202408131

GUOYimeng,HEShan,SHAOHuaiyong.ExtractionandspatiotemporalanalysisofabandonedcultivatedlandintheLower

ReachesofYellowRiverBasinusingRFandLandTrendralgorithms[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgricultural

Engineering(TransactionsoftheCSAE),2025,41(2):271-280.(inChinesewithEnglishabstract)doi:10.11975/j.issn.1002-

6819.202408131

随着遥感技术的发展，遥感卫星影像被用于搁荒耕地监

0引言测，提高了信息监测的便捷性和时效性[8]。遥感影像信

耕地资源是农业发展的基础，是保证粮食安全的根息提取常用的方法包括支持向量机（supportvectormachine，

本[。然而，随着城镇化进程的不断深入，非农就业机SVM）[9]、随机森林（randomforest，RF）【10]、面向对