基于时间序列遥感影像及DTW算法的塞罕坝林场树种识别研究

编号 zgly0001677058

文献类型 期刊论文

文献题名 基于时间序列遥感影像及DTW算法的塞罕坝林场树种识别研究

作者 于贵朋 

作者单位 河北省塞罕坝机械林场总场千层板林场 

母体文献 林业与生态科学 

年卷期 2019年03期

年份 2019 

分类号 S771.8  S757 

关键词 时间序列  DTW算法  遥感影像  树种识别  归一化植被指数 

文摘内容 森林树种的识别和分布是森林资源监测的重要内容,是森林生态规划的基础。以塞罕坝机械林场为研究区域,利用14个时相的哨兵2号遥感影像组成时间序列数据,构建红、绿、蓝、近红外四基础波段特征时间序列和包括归一化植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)在内的五特征时间序列,对这2个多特征时间序列分别采用动态时间规整(Dynamic time warping,DTW)算法计算的距离作为相似性度量标准,然后利用K均值算法完成研究区域树种聚类,并对树种识别精度分别进行评价。研究结果显示,NDVI特征时间序列非常有效体现植被的物候信息,加入NDVI特征时间序列的五特征时间序列运用DTW-K均值方法可以达到现实中树种分类调查精度的需求,总体分类的精度为88.58%,Kappa系数为0.84;落叶松分布最为广泛,面积达到35 892.23 hm~2,分类精度为94.14%,多集中分布于研究区域北部和东南部;桦树次之,面积为18 376.24 hm~2,其分类精度为76.30%,东部地区桦树分布明显高于西部地区;樟子松、云杉和柞树的分布面积较少,分别为8 749.30 hm~2、1 217.08 hm~2和3 814.40 hm~2,分类精度分别为83.82%、69.88%、72.22%。