基于时序NDVI与光谱微分变换的森林优势树种识别
徐凯健1,2, 田庆久1,2,*, 徐念旭1,2, 岳继博1,2, 唐少飞1,2

Classifying Forest Dominant Trees Species Based on High Dimensional Time-Series NDVI Data and Differential Transform Methods
XU Kai-jian1,2, TIAN Qing-jiu1,2,*, XU Nian-xu1,2, YUE Ji-bo1,2, TANG Shao-fei1,2
基于逐旬和一阶微分变换NDVI数据的森林优势树种类型空间信息提取 3 结 论 基于全年不同时间分辨率的GF-1 NDVI时序数据, 同时结合多种光谱微分变换方法, 针对中国东北旺业甸林场的5种温带典型优势树种进行了光谱识别与空间提取研究。 结果表明, 影像光谱的时序变化特征能够反应不同树种在物候期内的生长差异, 显著提高了多光谱数据对森林优势树种的识别能力。 其中, 应用多季相数据能够明显获得比单季相影像更好的识别效果( p <0.05), 而基于时间分辨率越高的光谱数据进行树种识别得到的结果精度也越高( p <0.05)。 此外, 在经过微分变换后的时序光谱信息中, 不同树种间的光谱差异被放大, 更加有利于不同优势树种类型的识别( p <0.05)。 其中, 基于逐旬NDVI时序数据并结合一阶微分变换是进行森林优势树种识别的最优选择( p <0.05)。