换一批摘要为进一步提高复杂地形条件下茶树霜冻害预报精准度,基于GEE云平台和多时相Sentinel-1和Sentinel-2光学影像数据,利用支持向量机分类器(Support Vector Machine,SVM)提取2023年宣城市10 m分辨率茶树种植空间分布信息.结合数值天气预报产品、宣城市高程数据(DEM)和茶树霜冻害预报等级指标,利用GIS技术和ANUSPLIN插值方法,研发茶树霜冻害精准预报技术,并对2023年3月13日宣城市一次霜冻害过程进行预报.结果表明:本研究提取的2023年宣城市茶园面积为28012 hm2,其中81％的茶园分布于海拔100～500 m范围内;与安徽省统计局数据相比,相对误差为2.23％;基于全市区域的茶树霜冻害精细化预报时效为10d,空间分辨率为100 m;基于茶园现状的霜冻害精准预报显示,3月13日全市76.2％茶园遭遇霜冻害,其中轻度、中度和重度受灾面积分别为17564、3586和196 hm2,各占全市茶园面积的62.7％、12.8％和0.7％;提前7、5、3和1 d茶树霜冻害等级预报准确率(等级差≤1)分别为83.4％、83.3％、87％和90％.研究结果实现了市级区域范围的茶树霜冻害精细化定量化预报.
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关键词
遥感多源数据复杂地形种植面积提取茶树霜冻害精准预报remote sensingmulti-source datacomplex terrainplanting area extractiontea frost damageprecise forecast
栏目名称
DOI
10.13292/j.1000-4890.202603.009
发布时间
2026-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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