基于GEE和Landsat时间序列数据的香格里拉森林类型分类研究

编号 zgly0001712505

文献类型 期刊论文

文献题名 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 

作者单位 西南林业大学林学院  西南林业大学艺术与设计学院  西南林业大学大数据与人工智能研究院  西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室 

母体文献 西南林业大学学报(自然科学 

年卷期 2020年05期

年份 2020 

分类号 S771.8 

关键词 GEE  LandsatOLI  时间序列  分类  随机森林  香格里拉 

文摘内容 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。