基于GEE与Sentinel-2影像的落叶针叶林提取

【目的】针对森林资源精细监测评价的需求,探索多时相、多特征的Sentinel-2影像在落叶针叶林识别中的应用潜力,根据落叶针叶林的物候特征构建分类模型,为大范围落叶针叶林识别提供方法参考。【方法】基于GEE平台,以黑龙江省孟家岗林场为研究区,分析不同季节落叶针叶林与其他森林之间的差异。研究使用2020年春季(5月7日和5月27日)、夏季(8月9日)和秋季(10月19日)的4景Sentinel-2影像,提取光谱特征、纹理特征和地形特征构建多特征数据集,根据特征重要性得分进行特征优选,最后使用随机森林分类器得到落叶针叶林识别的最佳模型,实现孟家岗林场落叶针叶林的精确提取。【结果】试验结果表明落叶针叶林具有明显的植被光谱特征和季相特性,多时相影像数据包含落叶针叶林更多物候期,春季和秋季的影像更有利于区分落叶针叶林与其他森林。此外,近红外、短波红外波段的光谱信息对识别落叶针叶林有较大帮助。利用GEE平台和多时相Sentinel-2影像可以高效快速地提取植被信息,落叶针叶林提取总体精度与Kappa系数分别达到91.20%,0.82。【结论】基于GEE平台和Sentinel-2影像构建的分类模型对落叶针叶林信息的快速提取有一定的可行性和适用性,研究结果对大面积落叶针叶林的空间位置分布提取具有一定的参考价值。