【摘 要】
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20世纪90年代以来橡胶林种植面积在西双版纳地区迅猛扩大,对该区域橡胶林种植面积、种植结构变化的精确监测是客观评价该地区橡胶林种植与生态环境变化关系的关键。针对西双
【机 构】
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云南师范大学旅游与地理科学学院; 北京师范大学地理科学学部; 北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目课题“全球多时空尺度遥感动态监测与模拟预测”(2016YFB0501502);云南省青年基金项目“基于多源遥感数据的植被类型精细分类方法研究”(2016FD021);云南省水利厅水利科技项目“云南主要人工经济林对区域水资源安全的影响调查研究”(2014003)
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20世纪90年代以来橡胶林种植面积在西双版纳地区迅猛扩大,对该区域橡胶林种植面积、种植结构变化的精确监测是客观评价该地区橡胶林种植与生态环境变化关系的关键。针对西双版纳热带山地地区植被光谱特征的相似性及地形和气候条件的复杂性问题,结合该地区橡胶林冬季落叶的物候特征,采用时空数据融合算法,分别选取中分辨率的ETM+、OLI、Sentinel-2A数据与高时间分辨率的MODIS数据融合,建立高时空分辨率可见光遥感数据集,并分析不同融合数据源对热带山地环境下橡胶林识别精度的差异。结果表明:(1)基于时空融合数据提取的橡胶林物候变化特征能够实现较高精度的橡胶林识别,识别精度可以达到89%以上,Kappa高于0.83;(2)运用10m分辨率的Sentinel-2A数据进行分类时,能够获取比Landsat数据更高精度的分类结果,表明Sentinel-2A数据在高时空数据融合及热带植被遥感应用中有较好前景。
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