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: 代沁伶 徐伟恒 李若楠 欧光龙 王雷光
• 来源期刊: 西南林业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: GEE Landsat OLI 时间序列 分类 随机森林 香格里拉
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 115-125
• 页数: 11页
• 分类号: S771.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.11929/j.swfu.202001014

摘要

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.