【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31860182,41771375,31860240,41961053,41571372)资助,云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目(2018HB026)资助
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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%,K
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