基于Sentinel-2光谱与地形特征的山区森林分类——以武夷山国家公园为例

为了提高山区复杂地形条件下的森林分类精度，以武夷山国家公园为研究区开展山区森林分类研究.以Sentinel-2遥感影像作为数据源，采用多尺度分割方法进行影像分割，并通过ESP2算法选取影像的最优分割尺度.首先构造了Sentinel-2光学影像的初始27维光谱特征，通过计算随机森林Gini指标对分类特征变量进行优化，最终确定17维最优特征变量，然后将提取的研究区地形特征与最优特征变量相结合，应用随机森林算法进行森林分类.结果表明：在27维光谱特征中选取重要性排名前17的特征参与分类时，精度最高值为0.911 0，其中，Sentinel-2影像的红、红边和近红外波段及其相应的光谱指数在森林分类中有较高重要性；在不同的特征参与分类时，在参考光谱特征中依次加入红边指数和地形因子，分类的总体精度分别为88.13%、89.50%、90.87%,Kappa系数分别为0.854 6、0.871 0、0.887 8.研究证明将Sentinel-2丰富的光谱特征与地形因子相结合，可有效获取各森林地物类型在不同地形特征下的不同光谱特征，此方法在森林地物信息提取中具有较高的应用价值，为今后地形复杂的山区森林进...