运用植被指数时序特征对落叶松人工林分类

作者：马婷; 李崇贵^*; 郭瑞霞; 刘思涵; 刘伯涛

来源：东北林业大学学报, 2020, 48(03): 56-59.

DOI：10.13759/j.cnki.dlxb.2020.03.010

• 落叶松人工林
• 植被指数时序特征
• 森林分类
• 最大似然法
• 随机森林法

为探究植被指数时序特征是否有利于落叶松人工林提取,以孟家岗林场为研究试验区域,根据落叶松人工林季相和物候特征,利用Landsat8OLI影像数据提取研究区内5种植被的归一化植被指数(INDV)、差值植被指数(IDV)、比值植被指数(IRV)、增强型植被指数(IEV),构建相应的植被指数时序特征。采用最大似然和随机森林两种方法对单一时相影像和加入植被指数时序特征的影像进行对比试验。结果表明:影像中加入植被指数时序特征后,最大似然算法的分类总体精度为89.53%,Kappa系数为0.87,比单一时序特征的影像分类精度提高了13.35%;随机森林算法的森林类型分类总体精度为93.22%,Kappa系数为0.92,比单一时序特征的影像分类精度提高了19.8%。因此,加入植被指数时序特征后能得到更高的落叶松人工林提取精度。

• 单位
  西安科技大学