精確的土地覆蓋信息是進(jìn)行碳循環(huán)、氣候變化監(jiān)測、土壤退化等相關(guān)科學(xué)研究的基礎(chǔ)。隨著云計算技術(shù)的不斷成熟,一些高效算法與平臺被不斷提出,用來充分挖掘遙感數(shù)據(jù)所包含的海量信息。基于Google Earth Engine（GEE）云平臺,利用隨機(jī)森林監(jiān)督分類法對1990、2000、2010、2017年的山西省土地覆被進(jìn)行了分類。參考Google Earth高清影像選擇的1 580個樣本點,對分類結(jié)果進(jìn)行了驗證;同時將分類結(jié)果與CNLUCC、GlobeLand30、FROM-GLC等現(xiàn)有土地覆被分類產(chǎn)品進(jìn)行比較。驗證和對比發(fā)現(xiàn)時間序列分類結(jié)果的總體精度達(dá)到86%～94%,比同期單時相分類總體精度提高了5%～10%;本文時間序列結(jié)果達(dá)到了CNLUCC、GlobeLand30、FROM-GLC等產(chǎn)品的分類精度。結(jié)果表明:①在快速準(zhǔn)確土地覆被分類方面,時間序列影像與云平臺結(jié)合,顯示出時效性強(qiáng)、時間周期短、成本低等優(yōu)勢;②時間序列百分位數(shù)指標(biāo)能有效地區(qū)分不同土地覆被類型的物候差別,在進(jìn)行土地覆被分類方面顯示出簡單、易用、高效等特點。該方法對于深入研究大區(qū)域尺度的土地覆被變化過程具有重要的參考價值。 

【文章來源】：遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2020,35(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

樣本點空間分布圖

對應(yīng)單時相影像的7個波段，每個樣本點具有7個不同的波譜值，根據(jù)同一地類的所有樣本點在同一波段的平均波譜值，繪制出各地類的樣本波譜曲線。圖2(a)～(d）依次展示的是樣本數(shù)據(jù)在1990、2000、2010、2017年的樣本波譜曲線。從圖中可以看出，各地類的樣本波譜曲線在四個年份是相似的，由此可知，樣本數(shù)據(jù)的代表性是值得信賴的。3.1.2 樣本百分位合成影像特征

圖3中每一波段上不同地類的百分位特征曲線的差別來源于不同地類間的物候差異。例如，從band1和band2可以看出，耕地、草地和未利用地，其地表覆蓋植被具有相似性，物候差異僅存在于耕地作物收割后或未利用地完全裸露期，因此3種地類在90%分位數(shù)上區(qū)別明顯。從圖3總體可以看出，綜合利用各波段的百分位統(tǒng)計特征，可以有效地辨別每個地類的物候差異。3.2 分類結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3276975