【摘 要】
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光学遥感是获取宏观地表植被覆盖信息的重要手段,但常绿树种之间物候差异小,关于亚热带地区常绿林型的遥感识别研究相对较少。遥感林型识别存在尺度效应,从实际应用视角出发,常绿林型遥感识别的最优空间分辨率仍然不清楚。本研究以湖南省会同县为例,利用Pléiades(2 m)、RapidEye (5 m)、Landsat-8 (15、30 m) 4种光学遥感影像,结合光谱、纹理、植被覆盖度等特征变量与随机森林
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光学遥感是获取宏观地表植被覆盖信息的重要手段,但常绿树种之间物候差异小,关于亚热带地区常绿林型的遥感识别研究相对较少。遥感林型识别存在尺度效应,从实际应用视角出发,常绿林型遥感识别的最优空间分辨率仍然不清楚。本研究以湖南省会同县为例,利用Pléiades(2 m)、RapidEye (5 m)、Landsat-8 (15、30 m) 4种光学遥感影像,结合光谱、纹理、植被覆盖度等特征变量与随机森林模型,探讨了3种典型亚热带常绿林型:杉木林(Chinese fir forest,CFF)、马尾松林(M
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