高分六号宽幅多光谱数据人工林类型分类
高分六号(GF-6)卫星于2018年成功发射,2019-03正式投入使用.由于GF-6宽幅相机的WFV(Wide Field of View)影像较GF-1的同类影像新增2个红边波段,将会提高对农业、林业、草原等资源监测能力.为了分析GF-6的WFV影像在人工林分类方面的能力,促进高分数据在林业领域的应用,本文选取广西高峰林场为研究区,以最新的GF-6WFV影像为数据源,结合地面实测类型数据,进行广西南宁高峰林场的桉树,杉木等人工林类型提取.主要运用随机森林(random forests)的分层分类法:首先计算6种植被指数,并利用随机森林法进行植被指数的特征优选,然后确定4种波段组合数据集的分类方案,4种数据集分别为(1)无红边的前4个波段,(2)有红边的8个波段,(3)8个波段加上未优化的植被指数特征组合,(4)8个波段加上优化的植被指数特征组合.再进行WFV影像4种数据集的随机森林分类,随机森林采用分类回归树(CART)算法来生成分类树,结合了 bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法.最后比较4个方案的分类结果并进行精度验证.结果表明:方案2比方案1精度提高了 4.99％,Kappa系数提高了 0.058.说明包含红边的8波段数据比4个波段数据精度有大幅提升.方案4的8波段加上优化植被指数特征组合的分类精度最高,达到了85.38％,比方案2包含红边波段组和方案1无红边波段组的精度分别提高了 3.98％,8.97％,Kappa系数分别提高了 0.046,0.104.说明WFV影像加入红边波段比无红边波段精度明显增高.由结果可知,红边指数的引入,增强了植被信息,能够较准确地反映人工林类型特征差异,明显提升了人工林的分类精度.本研究方法可以有效改善广西人工林类型信息提取效果,为GF-6影像质量的评价及其在林业应用潜力提供科学参考依据.
GF-6、人工林类型分类、随机森林、分层分类方法、红边植被指数
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国家重点研发计划编号:2017YFD0600900
2021-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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