云南香格里拉区域尺度森林类型遥感分类评价

李瑾; 王雷光; 郑晨; 徐伟恒; 代沁伶

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云南香格里拉区域尺度森林类型遥感分类评价

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基于Google Earth Engine云平台和Sentinel–2影像,通过多时相影像和地形特征的不同组合,利用随机森林算法对云南省香格里拉地区的森林类型进行3个层次上的识别和分类制图。结果表明:多时相特征结合地形信息在3个层次上分类精度最高;森林和非森林类型,总体精度为98.15%,Kappa系数为0.962 4;针叶林和阔叶林,总体精度为89.74%,Kappa系数为0.792 6;8种针叶林类型,总体精度为92.87%,Kappa系数为0.918 0。地形信息有利于森林类型信息的提取,多时相的Sentinel–2数据对于大范围精确识别森林类型具有较大的潜力。

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来源
《西南林业大学学报：自然科学》 |2022年第1期|124-132|共9页
作者
李瑾; 王雷光; 郑晨; 徐伟恒; 代沁伶;
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作者单位

西南林业大学林学院;

西南林业大学大数据与人工智能研究院;

西南林业大学森林生态大数据国家林业与草原局重点实验室;

河南大学数学与统计学院;

西南林业大学艺术与设计学院;

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正文语种 chi
中图分类森林遥感;
关键词
多时相; Sentinel–2; 区域尺度; 森林类型; 针叶林;

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