文献类型：期刊文章

作　　者：吴梓尚[1] 林辉[1] 孙华[1] 林欣[2]

WU Zishang LIN Hui SUN Hua LIN Xin(Research Center of Forest Remote Sensing ＆ Information Engineering, Central South University of Forestry ＆ Technology, Changsha 410004, Hunan, China CoUege of Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, Hubei, China)

机构地区：[1]中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,湖南长沙410004 [2]中国地质大学信息工程学院,湖北武汉430074

出　　处：《中南林业科技大学学报》

基　　金："十二五"国家高技术研究发展计划(863计划)课题"数字化森林资源监测关键技术研究"(2012AA102001);国家自然科学基金项目(31370639)

年　　份：2017

卷　　号：37

期　　号：9

起止页码：80-85

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以4种MODIS时序数据为基础,以湖北省为研究区,开展区域森林类型快速提取的分类方法研究。将湖北省的森林植被划分为针叶林、阔叶林、混交林、竹林、灌木林和非林地6种地类,通过分析不同森林类型一年内的生长差异,根据各植被指数的均值建立了研究区各森林类型的分类参数,选取2010年MODIS数据产品NDVI第10期、NDVI第12期、NDVI第15期、EVI第10期、LAI第16期、LAI第17期数据,建立了针叶林、阔叶林、混交林、竹林、灌木林、非林地的决策树分类模型,并对研究区进行了分类。结果表明:植被指数均值曲线具有一定的区域地类代表性,分类参数对不同森林类型具有较强的分异性;将分类结果与第八次全国森林资源清查结果相比较,森林类型分类总体精度为85.45%,KAPPA系数为0.770 1,效果较好,说明通过MODIS数据进行区域的森林类型提取是可行的。

关 键 词：遥感 影像 分类  决策树 MODIS

分 类 号：S771.8[林业工程类]