基于GF-6 WFV影像和特征优选的保护区植被分类

编号 zgly0001749685

文献类型 期刊论文

文献题名 基于GF-6 WFV影像和特征优选的保护区植被分类

作者 胡淑萍 

作者单位 中国林业科学研究院资源信息研究所  国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室 

母体文献 林业科技通讯 

年卷期 2022,(10)

页码 28-33

年份 2022 

分类号 TP79 

关键词 遥感分类  特征优选  随机森林  特征提取 

文摘内容 为提高保护区植被分类精度,以GF-6 WFV影像为数据源,提取光谱、植被指数、地形和纹理共92个特征指数,结合RFECV和Relief F等2种特征指数优化算法,采用随机森林分类器对甘肃白水江国家级自然保护区开展植被分类研究。结果表明:Relief F-RF法提取保护区植被类型效果最佳,总体精度为84.87%,Kappa系数为0.828。该方法能有效提高保护区植被分类精度,可为生物多样性保护、森林资源监测提供技术支撑。