【摘 要】
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松树林占我国森林面积1/5以上,是森林生态系统的重要组成成分,近年来松材线虫病扩散加剧,严重威胁我国松林安全,因此,快速、准确获取松树林分布对林业资源管理具有重要意义。本文基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）云计算平台,以Landsat 8和Sentinel-2卫星遥感影像为数据源,以贵州省贵阳市花溪区为研究区域,筛选最优特征进行松树林识别,并对比分析不同分类器（随机
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松树林占我国森林面积1/5以上,是森林生态系统的重要组成成分,近年来松材线虫病扩散加剧,严重威胁我国松林安全,因此,快速、准确获取松树林分布对林业资源管理具有重要意义。本文基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）云计算平台,以Landsat 8和Sentinel-2卫星遥感影像为数据源,以贵州省贵阳市花溪区为研究区域,筛选最优特征进行松树林识别,并对比分析不同分类器（随机森林和支持向量机）的松树林提取效果,使用混淆矩阵对研究效果进行精度评价,采用随机森林分类方法提取近5年花溪区松树林覆盖图,并分析其时空变化情况。本研究主要研究结论如下:（1）无论从提取结果影像还是分类精度方面,随机森林算法都比支持向量机的识别效果更好。（2）对Landsat 8和Sentinel-2数据,在“光谱+地形+指数特征”特征组合下识别效果到达最佳,分类精度也最高;相对于Landsat 8,Sentinel-2数据更适合用于松树林提取。（3）松树林时空变化监测中,近5年来花溪区松树林的面积整体呈现上升的趋势。
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