机器学习方法在九寨沟县自然保护地植被解译中的应用

明确自然保护地的植被类型和空间分布,在改善生态环境质量与维护国家生态安全等方面具有重要参考意义.本文基于Sentinel-2A遥感影像数据,利用随机森林算法和旋转森林算法对九寨沟县自然保护地植被进行分类,并结合植被类型图与坡度、坡向以及高程数据对研究区内各植被类型的空间分布特征进行分析.研究结果表明:1)旋转森林算法分类效果优于随机森林算法,总体精度为85.73％,Kappa系数为0.83;2)九寨沟县植被在阴坡和半阴坡朝向生长较好,各植被类型集中分布于坡度16°～45°范围内,且区域内植被分布垂直地带性明显,海拔由低到高陆续出现的主要植被类型为栽培植被、灌丛、阔叶林、针阔混交林、针叶林以及草地.