融合光学和SAR影像的草地分类提取研究——以城步苗族自治县为例

摘要

【目的】准确获取草地空间分布对维持生态平衡、适应气候变化以及保证畜牧业的可持续发展具有重要意义.【方法】以城步苗族自治县为研究区，在谷歌地球引擎（GEE）平台上以2025年Landsat-8光学影像与Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）影像为数据源，以采集的草地样本点为依据，构建光谱特征+SAR散射特征的数据集，并应用随机森林分类方法，对研究区草地的空间信息提取情况进行分析.【结果】（1）研究区草地总面积约为50.0 km²,主要集中在南山牧场；含光谱特征+SAR散射特征融合特征集的草地识别准确率最高，草地提取总体精度达到89.01%,Kappa系数达0.806 1,优于单独使用光谱特征或SAR特征进行的草地提取分类方法.（2）草地与其他地类在区分中最重要的3个特征为MNDWI、NDVI和NDWI.【结论】上述成果可为多源遥感协同草地资源动态监测和生态效益评价方法提供一定参考.

关键词

草地提取 / 光学影像 / SAR影像 / 特征融合 / 随机森林

基金资助

省级草原生态综合监测项目; 湖南省林业科技攻关与创新(XLKY202334)