【摘 要】
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基于Sentinel-2A遥感影像的光谱特征、指数特征和纹理特征,结合野外调查数据、森林二类调查数据和DEM数据等辅助数据,采用分层多尺度分割提取技术,对研究区主要森林类型进行
【机 构】
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福建师范大学地理科学学院,湿润亚热带山地生态国家重点实验室培育基地
【基金项目】
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福建省属公益类科研院所基本科研专项(2017R1034-1)。
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基于Sentinel-2A遥感影像的光谱特征、指数特征和纹理特征,结合野外调查数据、森林二类调查数据和DEM数据等辅助数据,采用分层多尺度分割提取技术,对研究区主要森林类型进行提取。研究表明:主成分变换前三个分量的加入有助于提高影像分割效果和分类精度;在影像光谱特征基础上,加入指数特征和纹理特征可在一定程度上提高森林类型提取精度;在多元数据的支持下,选取合适的特征和阈值进行分层与分类是一种有效的森林类型分类策略,取得了较高的分类精度,其中杉木、马尾松、竹林和其它林地的总体分类精度达79.80%,Kappa
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