基于植被分区的中国植被类型分类方法

• 作者: 仲波 杨爱霞 罗小波 郝莹莹
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 土地覆盖分类 地形复杂 植被类型 植被分区
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 315-323
• 页数: 9页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.2.0315

摘要

高精度的土地覆盖分类产品对定量遥感研究及遥感应用等具有非常重要的意义.目前免费的且全球覆盖的土地分类产品已有很多,但这些产品多为国外研究机构和人员所研发,由于对中国区域地形复杂、植被结构特征差异与农作物种植结构差异等没有进行充分的研究,使得这些产品用于中国区域的分类时其精度尤其是植被类型的分类精度较低.因此,生产一种针对中国区域的植被类型分类产品是非常必要的.针对中国区域地形、土壤等信息,并在借鉴现有的植被区划的基础上,发展了一种基于植被分区的中国植被类型分类方法,该分类方法以长时间序列为基础,能以较高的时间分辨率捕捉地表随时间变化的信息,从而利用地物在时间维上的差异提高分类精度,并利用该方法完成了2012年中国土地覆盖分类.此外还通过分层随机采样的方法对分类结果进行了精度评估,发现本分类产品的总体精度和Kappa系数有较大提高,其中本文产品总体精度为90.78%,Kappa系数为0.86;并通过与MODIS土地覆盖数据产品进行比较,发现该产品精度比MODIS土地覆盖数据产品在植被类型上提高了61.38%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗小波	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	21	113	6.0	10.0
2	仲波	中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室	13	62	5.0	7.0
3	郝莹莹	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	3	6	2.0	2.0
7	杨爱霞	中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室	5	20	3.0	4.0