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Position: Home > Articles > Remote Sensing Classification and Evaluation of Regional Scale Forest Types in Shangri-La,Yunnan Journal of Southwest Forestry University(Natural Sciences) 2022,42 (1) 124-132

云南香格里拉区域尺度森林类型遥感分类评价

作  者:
李瑾;王雷光;郑晨;徐伟恒;代沁伶
单  位:
河南大学数学与统计学院;西南林业大学艺术与设计学院;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
关键词:
多时相;Sentinel-2;区域尺度;森林类型;针叶林
摘  要:
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0.9624;针叶林和阔叶林,总体精度为89.74%,Kappa系数为0.7926;8种针叶林类型,总体精度为92.87%,Kappa系数为0.9180.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.
译  名:
Remote Sensing Classification and Evaluation of Regional Scale Forest Types in Shangri-La,Yunnan

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