若羌绿洲特色林果种植信息遥感提取方法适用性分析

作者：沈江龙; 郑江华; 尼格拉·吐尔逊; 王蕾; 罗磊^*

来源：中国农业资源与区划, 2022, 43(02): 206-219.

• 特色林果作物
• 面向对象
• 种植信息提取
• Sentinel-2
• 适用性分析

[目的]为快速掌握若羌绿洲特色林果业种植信息，提高特色林果资源调查的信息化水平，服务若羌特色林果业的发展。[方法]文章通过野外调查和室内文献资料分析建立遥感分类的先验知识，采用面向对象的影像分析方法，构建多尺度分割结果的光谱、植被指数、形状、纹理等特征，采用CART和随机森林算法进行遥感分类，分析使用不同分类算法、特征集对分类结果的影响。[结果]（1）随机森林算法相比于CART算法总体分类效果好，分类精度高，特征数据集的加入对CART算法的分类精度影响较小，而对随机森林算法分类精度的提升较为明显。（2）形状特征对形状差异较大的地物具有较强的识别能力，植被指数特征能有效识别植被和非植被地物，纹理特征则对分类精度的影响较小。（3）综合所有特征集并结合随机森林算法的分类结果最优，总体精度88.43%,Kappa系数85.47%，面积精度96.89%。[结论]形状、植被指数、纹理等特征集的加入对各个地类的分类精度的影响不同，应具体问题具体分析，随机森林算法比CART算法更适用于多维特征数据集的作物遥感分类任务。

• 单位
  新疆林业科学院; 新疆大学