基于NDVI时间序列的SATVeg平台咖啡种植园高精度分类方法研究

本研究针对巴西咖啡种植园监测需求，创新性利用SATVeg平台的NDVI时间序列数据，通过TiDE等6种模型实现100%分类准确率。研究突破传统依赖高分辨率影像的限制，为农业遥感监测提供低成本、可扩展的解决方案，对精准农业发展具有重要意义。

　　

咖啡作为巴西最重要的经济作物之一，其生产管理直接关系到国家农业经济稳定。传统作物监测依赖高分辨率卫星或无人机影像，存在成本高昂、数据处理复杂等问题。如何利用中分辨率遥感数据实现精准分类，成为农业遥感领域亟待突破的技术瓶颈。

巴西研究团队Eva Laussac Diniz和Everton Gomede在《Smart Agricultural Technology》发表的研究，创新性地利用SATVeg平台提供的NDVI（归一化差异植被指数）时间序列数据，通过机器学习方法实现了咖啡种植园的精准识别。该研究选取米纳斯吉拉斯州Patrocínio地区60个地理参考样本，跨越6年观测周期，系统比较了包括TiDE（时序深度学习模型）在内的6种分类算法性能。

关键技术方法包括：1）从SATVeg平台获取NDVI时间序列数据；2）采用动态时间规整（DTW）算法处理时序特征；3）构建包含逻辑回归、KNN-DTW、SVM、随机森林（RF）、XGBoost和TiDE的比较实验框架；4）通过概率分析和标准差评估模型稳定性。

研究结果显示：

1. 1.

   模型性能比较：TiDE表现最优，实现100%分类准确率，预测概率均值达0.996（±0.001）。SVM、RF和逻辑回归同样达到完美分类，而XGBoost在召回率方面表现突出但稳定性欠佳，KNN-DTW效果最差。

2. 2.

   数据适用性验证：首次证明仅用SATVeg平台的中分辨率NDVI数据即可实现作物完美分类，无需辅助高分辨率或多光谱影像。

3. 3.

   经济性分析：相比传统方法，该方案将数据处理成本降低约70%，且易于规模化应用。

结论部分指出，该研究突破性地验证了中分辨率NDVI数据在特定作物分类中的潜力，TiDE模型展现出的时序特征学习能力为农业遥感开辟新途径。实际应用中，该技术可集成到巴西农业监测系统，每年节省数百万美元的监测成本。讨论部分强调，该方法可扩展至其他经济作物监测，但需要考虑不同作物生长周期对NDVI特征的影响。未来研究将探索多源数据融合策略，进一步提升模型在复杂种植区的适用性。