산딸기는 '3세대 황금 과일'로 불리며 붉은 산딸기의 고장인 샹즈에게 있어 산딸기 재배 면적을 정확하게 파악하는 것은 해당 지역의 농작물 재배 구조 조정과 산업 발전에 매우 중요한 의미를 갖는다. 헤이룽장성 샹즈시 웨이허진 저우자잉쯔촌을 연구 지역으로 선정하고 Sentinel-2 데이터의 높은 공간 및 시간 해상도를 활용하여 연구 지역의 시계열 데이터를 획득하였다. 해당 영상에 기초해 연구 지역 작물 성장 각 시기의 분광 특성과 정규화 식생 지수(NDVI)의 시계열 변화를 분석하였으며 CART 알고리즘을 적용해 연구 지역 산딸기 재배 면적 추정 연구를 수행하였다. 다시 다시 멀티시계 원격탐사 영상만을 기반으로 한 재배 구역 결과와 비교하여 NDVI 시계열 데이터 참여가 영역 추출 정확도에 미치는 변화를 탐구하고 최적 시계열 데이터를 기반으로 한 객체 기반 분류 및 서포트 벡터 머신 분류 두 가지 분류 알고리즘 결과와 비교하였다. 실험 결과 시계열 CART 알고리즘 기반 두 가지 방법이 다른 두 분류 알고리즘보다 산딸기 재배 면적 추출에 더 이상적인 효과를 보여 작물 재배 면적과 공간 분포를 얻을 수 있어 작물 모니터링 요구를 충족시켰다. 다중 시계열 데이터 분류 기반으로 NDVI 시계열 데이터 추가는 작물 간 분광 차이를 확대시켜 분류 정확도를 향상시켰으며 Sentinel-2 다중 시계열 데이터 기반 분류에 비해 정확도는 1.67%, 카파 계수는 0.02 상승하였다.

다중분광 원격탐사; 산딸기 재배 면적; 시계열 데이터; Sentinel-2; CART