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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
单  位:
关键词:
GEE;Landsat OLI;时间序列;分类;随机森林;香格里拉
摘  要:
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.

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