【摘 要】
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研究通过提取Landsat 8和DEM数据分类特征因子,分别探讨Landsat 8对针叶林和阔叶林以及林分内优势树种的识别能力.本研究以江苏省南京市紫金山风景林区为研究对象,提取Landsat 8数据光谱、植被指数以及纹理特征,结合DEM数据提取的坡度、坡向等地形因子,采用支持向量机和随机森林分类器对森林进行分类,探讨分类结果的优劣.结果表明,针叶、阔叶树种的两种分类法的平均总体识别精度为71.89％;优势树种的总体平均识别精度为53.18％.紫金山城市森林中针叶林、阔叶林的识别精度要高于优势树种的识别精
【机 构】
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南京林业大学林学院,江苏南京210037
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研究通过提取Landsat 8和DEM数据分类特征因子,分别探讨Landsat 8对针叶林和阔叶林以及林分内优势树种的识别能力.本研究以江苏省南京市紫金山风景林区为研究对象,提取Landsat 8数据光谱、植被指数以及纹理特征,结合DEM数据提取的坡度、坡向等地形因子,采用支持向量机和随机森林分类器对森林进行分类,探讨分类结果的优劣.结果表明,针叶、阔叶树种的两种分类法的平均总体识别精度为71.89％;优势树种的总体平均识别精度为53.18％.紫金山城市森林中针叶林、阔叶林的识别精度要高于优势树种的识别精度,Landsat 8数据对树种的精细识别效果较差;随机森林的识别效果要优于支持向量机.
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