基于“珠海一号”影像多特征结合的油茶林提取OA北大核心CSTPCD

为了高效准确地基于“珠海一号”高光谱遥感数据对油茶(Camellia oleifera)林进行识别提取,本研究以湖南省邵阳县小溪市乡作为研究区,“珠海一号”高光谱影像作为数据源,ASTER GDEM数字高程数据、Google Earth高分辨率数据作为辅助数据,借鉴决策树分层提取思想,采用一种光谱、纹理以及地形特征相结合的分级提取方法提取油茶林。油茶提取体系分为3级,首先通过不同特征结合提取新油茶林与非植被覆盖地;在此基础上对草地与耕地同样采用多特征结合进行提取;最后针对林地构建2个油茶植被指数提取老油茶林。结果表明:基于高光谱数据多特征结合进行分层提取的总体分类精度达到86.82%,Kappa系数为0.83,而使用随机森林进行分类的总体精度仅是82.15%,Kappa系数为0.78。研究证明基于高光谱遥感数据的多特征结合分层提取方法能有效识别并提取油茶林,可为今后油茶林以及其他土地利用类型提取提供参考。