基于Sentinel-2A时序谐波分析的山区林草资源遥感自动分类

摘要：

文章提出了基于Sentinel-2A密集时序的山区林草资源自动分类方法.在GEE云计算平台支持下,首先基于Sentinel-2A影像计算年度NDVI密集时间序列;然后利用HANTS谐波分析对年度NDVI进行时序重构,获得年度完整的NDVI时序特征谱;在此基础上构建随机森林分类模型,通过特征计算和优选,完成影像分类和精度评价;并以大别山西麓麻城市为研究区开展了实验研究.实验结果表明:时序谐波分析方法能够有效地区分林草资源及森林亚类,时序谐波特征支持下Sentinel-2A密集时序林草资源遥感分类总体精度较高,相比传统多期分类、现有的全球30 m GLC_FCS30-2020分类产品,OA和Kappa均有了一定的提高.

关键词：林草资源、自动分类、Sentinel-2A、时序分析、GEE

所属期刊栏目：46

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家重点研发计划;国土空间生态环境地质调查及修复——大别山地区生态修复支撑调查;江苏师范大学研究生科研与实践创新计划校级项目

在线出版日期：2023-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：38-42