典型文献
基于Landsat8影像的南京市紫金山风景林区树种分类研究
文献摘要：
研究通过提取Landsat 8和DEM数据分类特征因子,分别探讨Landsat 8对针叶林和阔叶林以及林分内优势树种的识别能力.本研究以江苏省南京市紫金山风景林区为研究对象,提取Landsat 8数据光谱、植被指数以及纹理特征,结合DEM数据提取的坡度、坡向等地形因子,采用支持向量机和随机森林分类器对森林进行分类,探讨分类结果的优劣.结果表明,针叶、阔叶树种的两种分类法的平均总体识别精度为71.89％;优势树种的总体平均识别精度为53.18％.紫金山城市森林中针叶林、阔叶林的识别精度要高于优势树种的识别精度,Landsat 8数据对树种的精细识别效果较差;随机森林的识别效果要优于支持向量机.
文献关键词：
Landsat 8数据;城市森林树种;支持向量机;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
孙玉琳;潘洁
作者机构：
南京林业大学林学院,江苏南京210037
文献出处：
引用格式：
[1]孙玉琳;潘洁-.基于Landsat8影像的南京市紫金山风景林区树种分类研究)[J].国土与自然资源研究,2022(03):64-68
A类：
B类：
Landsat8,紫金山,山风,风景林,林区,树种分类,分类研究,DEM,数据分类,分类特征,特征因子,针叶林,阔叶林,分内,内优,优势树种,识别能力,江苏省南京市,植被指数,纹理特征,数据提取,坡向,地形因子,随机森林分类器,阔叶树种,分类法,识别精度,山城,林中,城市森林树种
AB值：
0.325315
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