【摘 要】
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树种多样性是生态学研究的重要内容，树木的种类和空间分布信息可有效服务于可持续森林管理。但在复杂林分条件下，获取高精度分类结果的难度大。而无人机遥感可获取局域超精细数据，为树种分类精度的提高提供了可能。基于可见光、高光谱、激光雷达等多源无人机遥感数据，探究其在亚热带林分条件下的树种分类潜力。研究发现：（1）随机森林分类器总体精度和各树种的F1分数最高，适合亚热带多树种的分类制图，其区分13种类别（8
【机 构】
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中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（41771203）；
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树种多样性是生态学研究的重要内容，树木的种类和空间分布信息可有效服务于可持续森林管理。但在复杂林分条件下，获取高精度分类结果的难度大。而无人机遥感可获取局域超精细数据，为树种分类精度的提高提供了可能。基于可见光、高光谱、激光雷达等多源无人机遥感数据，探究其在亚热带林分条件下的树种分类潜力。研究发现：（1）随机森林分类器总体精度和各树种的F1分数最高，适合亚热带多树种的分类制图，其区分13种类别（8乔木，4草本）的总体精度为95.63%,Kappa系数为0.948;（2）多源数据的使用可以显著提高分类精度，全特征模型精度最高，且高光谱和激光雷达数据显著影响全特征模型分类精度，可见光纹理数据作用较小；（3）分类特征重要性从大到小排序为结构信息，植被指数，纹理信息，最小噪声变换分量。
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