森林生态系统是陆地生态系统的重要组成部分,在治理水土流失、调节气候变化、维持生态平衡等方面至关重要。青海云杉和祁连圆柏是祁连山自然保护区的优势树种,提取并掌握两种优势树种的空间分布对保护区森林资源管理,维持森林生态系统平衡等方面具有重要的意义。本文利用Landsat-8、Sentinel-2A和Sentinel-1A三种遥感影像及ASTER DEM数据,分析并提取了光谱特征、植被指数、纹理特征、后向散射特征、地形特征共计22个特征变量,通过随机森林算法和分层分类技术,对祁连山国家公园甘肃省片区范围的青海云杉和祁连圆柏进行分类,并对比分析不同特征组合的分类结果,探讨不同特征变量的贡献程度,筛选最优特征组合,进一步分析了研究区青海云杉和祁连圆柏的空间分布特征,统计出研究区不同功能区划优势树种的面积以及占比,主要得到以下结论:(1)与单一遥感影像相比,加入多源遥感影像和地形数据有助于提升分类精度。利用Sentinel-2A影像特征提取林地精度为93.36%,加入DEM数据和Landsat-8数据能使总体精度分别提高2.14%和0.56%。仅使用Landsat-8特征鉴别优势树种总体精度为81.13%,kappa系数为0.6733,而使用Sentinel-2A影像特征识别优势树种的精度可达92.45%,kappa精度为0.8696,基于Sentinel-2A影像特征依次加入DEM特征、Landsat-8影像特征和Sentinel-1A影像特征发现优势树种的分类精度均有不同幅度的增加,其中精度最高的最优组合包含Sentinel-2A影像特征、Landsat-8影像特征、DEM特征、Sentinel-1A的VV极化方式的后向散射系数,总体精度为96.50%,kappa精度为0.9394。(2)对特征变量进行重要性评价。地形因子中最重要的特征变量是海拔和坡向,这与优势树种的生境特征紧密相关。青海云杉喜阴暗湿润环境,主要分布在山地阴坡、半阴坡及潮湿谷地带,祁连圆柏更喜干热的阳坡或半阳坡,且祁连圆柏空间分布的平均海拔高于青海云杉,因此在识别两种优势树种时海拔和坡向特征比坡度的贡献作用更大。由空间分辨率更高和波段信息更多的Sentinel-2A影像提取的均值变量S2mean在识别优势树种具有较大贡献,原始重要性分值达到10.85,增强型植被指数EVI、差值植被指数DVI的重要性分值为3.59和4.11,对区分青海云杉和祁连圆柏起到一定作用。即使从更低分辨率的Landsat-8影像提取的EVI也具有3.99的较高分值。另外,通过Sentinel-2A影像携带的植被红边第二波段(Vegetation Red Edge2)和植被红边第三波段(Vegetation Red Edge3)定义的S2b67特征原始重要性分值达到6.37,对鉴别优势树种具有较大贡献。(3)分析Sentinel-1A的VV和VH两种极化方式后向散射特征在优势树种分类的贡献程度的差异。VV极化方式后向散射特征有助于提高分类精度,而加入VH极化方式后向散射特征分类精度有所降低。优势树种在VV极化方式下与微波相互作用后返回的雷达波强度更强,而VH极化方式下的回波强度较弱,两种优势树种在VV极化方式下的后向散射系数差值为2.667882dB,比VH极化方式下差值更大,因此VV极化方式后向散射系数对优势树种分类的贡献更大。树木结构、高度、生物量、水分含量的差异使得青海云杉和祁连圆柏的雷达后向散射回波强度和散射程度不同,青海云杉树高较高、生境湿润,林下土壤蓄水保水性好,冠层密集空隙少,雷达波穿透树木冠层困难而在其表面发生体散射,因此青海云杉比祁连圆柏的雷达回波强度更强,后向散射系数更大。(4)分别基于地形单元和功能区划分析青海云杉和祁连圆柏的空间分布特征。青海云杉主要分布的海拔范围为2600-3200米,祁连圆柏为3000-3500米,两者都大多分布于坡度范围在16°-35°的斜坡和陡坡。青海云杉在坡向西北到北之间、东北到北之间、东北到东之间数量占到71%,集中分布在阴坡、半阴坡,祁连圆柏在坡向上的集中分布性低于青海云杉,祁连圆柏约50%分布在坡向东北到东南、东南到南的区域,36%分布在南到西南、西南到西、西到西北、西北到北的区域。研究区不同功能区划内优势树种面积差异较大,面积最多的是传统利用区,青海云杉为834.28km~2,祁连圆柏为65.96km~2,分别占两者总面积的86.10%和60.47%。优势树种分布面积最少的是核心保护区,青海云杉和祁连圆柏分别是4.17km~2和10.91km~2,仅占两者总面积的0.43%和10.01%。核心保护区纳入的优势树种数量太少,反而人类活动较多、农地活动频繁的传统利用囊括过多优势树种,建议调整功能区划边界,更好地管理保护优势树种。