文献类型：期刊文献

中文题名：基于GF-6 WFV影像和特征优选的保护区植被分类

英文题名：Vegetation Classification of Protected Areas Based on GF-6 WFV Images and Features

作者：胡淑萍[1,2]

第一作者：胡淑萍

机构：[1]中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091;[2]国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室,北京100091

年份：2022

期号：10

起止页码：28-33

中文期刊名：林业科技通讯

外文期刊名：Forest Science and Technology

基金：高分辨率对地观测系统重大专项(21-Y30B02-9001-19/22-8)。

语种：中文

中文关键词：遥感分类;特征优选;随机森林;特征提取

分类号：TP79

摘要：为提高保护区植被分类精度,以GF-6 WFV影像为数据源,提取光谱、植被指数、地形和纹理共92个特征指数,结合RFECV和Relief F等2种特征指数优化算法,采用随机森林分类器对甘肃白水江国家级自然保护区开展植被分类研究。结果表明:Relief F-RF法提取保护区植被类型效果最佳,总体精度为84.87%,Kappa系数为0.828。该方法能有效提高保护区植被分类精度,可为生物多样性保护、森林资源监测提供技术支撑。