基于GEE和Landsat时间序列数据的香格里拉森林类型分类研究
基于Google Earth Engine云平台和2014-2017年LandsatOLI影像序列,根据其在时间域上的光谱特征,结合植被指数特征、地形和温度特征,采用随机森林分类算法,开展香格里拉森林类型分类研究.结果 表明:不同森林类型的生长轨迹有明显差异,4种森林类型在冬季的植被指数差异最明显;时间序列影像数据能够提供不同森林类型的物候差异特征,弥补单一日期影像难以区分不同森林类型的困难;研究区森林/非森林覆盖的总体精度为97.17％,Kappa系数为0.943,森林类型分类的总体精度87.78％,Kappa系数为0.80.基于Landsat时间序列的方法能够提供一个精度较高的森林分类产品,可为基于森林类型制图的应用提供帮助.
GEE、Landsat OLI、时间序列、分类、随机森林、香格里拉
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S771.8(森林工程、林业机械)
国家自然科学基金项目;云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目
2020-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
115-125
