基于GEE和Landsat时间序列数据的香格里拉森林类型分类研究

作     者：李若楠 欧光龙 代沁伶 徐伟恒 王雷光 Li Ruonan;Ou Guanglong;Dai Qinling;Xu Weiheng;Wang Leiguang

作者机构：西南林业大学林学院云南昆明650233 西南林业大学艺术与设计学院云南昆明650233 西南林业大学大数据与人工智能研究院云南昆明650233 西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650233 

基　　金：国家自然科学基金项目(31860182,41771375,31860240,41961053,41571372)资助 云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目(2018HB026)资助 

出 版 物：《西南林业大学学报（自然科学）》 (Journal of Southwest Forestry University：Natural Sciences)

年 卷 期：2020年第40卷第5期

页      码：115-125页

摘      要：基于Google Earth Engine云平台和2014—2017年Landsat OLI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。

主 题 词：GEE Landsat OLI 时间序列 分类 随机森林 香格里拉 

学科分类：09[农学] 0903[农学-动物生产类] 

D　O　I：10.11929/j.swfu.202001014

馆 藏 号：203969648...