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基于高分二号遥感数据的森林自然度等级划分

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以地面样点为基础的森林自然度评价方法很难获得区域范围森林自然度等级,针对该问题,提出了利用高分遥感卫星影像数据,划分区域范围森林自然度等级的方法.以湖北竹山县九华山林场为试验区域,在选取研究区典型样地的基础上,结合高分二号(GF-2)遥感影像数据的特点,从GF-2影像上提取遥感光谱、纹理等特征并结合地形特征,采用随机森林算法在大尺度范围对九华山林场森林自然度等级进行分类研究.结果发现:以GF-2数据为基础提取的植被指数、光谱、纹理等特征与地形特征结合,采用随机森林算法可较好地划分森林自然度等级,总体分类精度高达93.97%,Kappa系数为0.91.对森林自然度等级影响最重要的6个特征因子为高程、坡向、坡度、纹理均值、光谱主成分变化分量和归一化植被指数(NDVI).结果表明,基于遥感影像提取的特征和地形特征结合进行森林自然度等级划分的研究方法具有可行性,为大面积区域的森林自然度等级划分奠定基础.
Forest naturalness classification based on GF-2 remote sensing data

张驰、佃袁勇、黄光体、周靖靖、李源、王熊

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华中农业大学园艺林学学院,湖北 武汉430070

湖北林业信息工程技术研究中心,湖北 武汉430070

湖北省林业调查规划院,湖北 武汉430079

遥感数据 高分二号 森林自然度 随机森林

国家重点研发项目

2020

森林与环境学报
福建农林大学

森林与环境学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.964
ISSN:2096-0018
年,卷(期):2020.40(1)
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