【摘 要】
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树种分类是基于遥感影像进行森林资源监测和调查的前提,因影像容易出现“同谱异物”和“同物异谱”,大部分树种分类研究集中于森林树种组成简单的的温带森林和北方森林。亚热带阔叶林由于其林分组成复杂,大量学者为提高分类精度,广泛采用成本高的激光雷达数据和光谱数据。而亚热带阔叶林是我国最主要的林分类型,过高的监测成本不利于普遍推广应用。因此,探索低成本监测方法具有重要意义。首先获取了亚热带阔叶林的多光谱影像和
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树种分类是基于遥感影像进行森林资源监测和调查的前提,因影像容易出现“同谱异物”和“同物异谱”,大部分树种分类研究集中于森林树种组成简单的的温带森林和北方森林。亚热带阔叶林由于其林分组成复杂,大量学者为提高分类精度,广泛采用成本高的激光雷达数据和光谱数据。而亚热带阔叶林是我国最主要的林分类型,过高的监测成本不利于普遍推广应用。因此,探索低成本监测方法具有重要意义。首先获取了亚热带阔叶林的多光谱影像和可见光影像,采用支持向量机、最大似然法、神经网络和马氏距离4种常见光谱分类算法对其优势树种进行分类,分析低成本数据源在亚热带阔叶林树种分类中的应用潜力。而后对图像进行多尺度分割,使用由光谱、形状和纹理构成的四种特征组合,采用最近邻距离、分类和回归树、支持向量机和随机森林四种复杂数据适用性好的分类算法进行树种分类。对比分析光谱、形状和纹理特征构成的不同特征组合在树种分类精度上的影响。最后用基于卷积神经网络的深度学习框架进行分类,探讨了卷积神经网络在亚热带阔叶林分类中的前景结果显示:（1）使用多光谱影像分类平均精度在70%以上,相较于可见光影像在四种分类算法上均有不同程度提升。而在可见光影像中添加多光谱影像后,分类精度达到最高（组合影像的SVM分类精度达到了90.64%）,表明可见光与多光谱的组合影像更适用于亚热带阔叶林低成本的精准分类和持续监测。（2）光谱特征、形状特征与纹理特征都会对树种分类结果产生影响,但对于不同树种而言,不同算法下的不同特征组合都会产生不一样的效果。总体而言,最近邻距离和支持向量机对于亚热带阔叶林树种分类表现较好。而采用光谱与纹理特征组合的支持向量机分类取得了最高的分类精度（总体分类精度为86.44%,Kappa系数为0.797）,其次为使用光谱特征的最近邻距离分类（总体分类精度为84.23%,Kappa系数为0.769）。（3）卷积神经网络在小样本的亚热带阔叶林分类中表现一般,需要探索更适用的小样本分类算法
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