王熊 胡兵 韓澤民 菅永峰 梁杰 周歡 周靖靖 佃袁勇

摘 要：利用遙感數(shù)據(jù)開展森林資源優(yōu)勢(shì)樹種的分類對(duì)森林資源的監(jiān)測(cè)、森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)及生物多樣性研究具有重要意義。研究針對(duì)復(fù)雜地形區(qū)域的破碎化森林，采用高分二號(hào)（GF-2）的多光譜影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行森林優(yōu)勢(shì)樹種的精細(xì)分類。本文以地形復(fù)雜、森林破碎化的湖北省竹山縣九華山林場(chǎng)為研究對(duì)象，采用面向?qū)ο蠓诸惙椒▽?duì)樹種進(jìn)行精細(xì)分類，比較支持向量法、最近鄰法（KNN）和隨機(jī)森林（RF）三種不同分類算法的分類效果。在尺度閾值為30、合并閾值為95時(shí)分割的基礎(chǔ)上，利用SVM、KNN和RF分類結(jié)果和分類精度差異較大。分類精度最高的是SVM分類方法，總體精度為68.52%，Kappa系數(shù)為0.62;其次為隨機(jī)森林分類法，總體精度為60.29%，Kappa系數(shù)為0.54;KNN分類方法精度最低，總體精度為59.41%，Kappa系數(shù)為0.53。GF-2號(hào)數(shù)據(jù)能滿足樹種分類基本需求，在復(fù)雜地形和景觀破碎化地區(qū)用支持向量機(jī)進(jìn)行樹種的分類精度更高，但仍存在一定的局限性。

關(guān)鍵詞：優(yōu)勢(shì)樹種分類;支持向量機(jī);最近鄰法;隨機(jī)森林;高分二號(hào)

中圖分類號(hào)：S758.51 ??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ??文章編號(hào)：1004-3020（2020）01-0001-08

Abstract：The use of remote sensing data to classify forest r dominant tree species is of great significance for monitoring forest resources，sustainable forest management and biodiversity research.In order to study the fragmentation forests in complex terrain areas，the multi-spectral imagery of GF-2 is used as the basic data to carry out the fine classification of forest tree species.This paper focuses on the tree species classification in complex terrain area with GF-2 imagery.The study site was located in Jiuhua forestry station in Zhushan County，Hubei province.The object-based classification method was used in research and then the support vector machine （SVM），K nearest neighbors （KNN） and Random forestry （RF） were compared.The results show that，based on the scale threshold （SL） 30 and the merge threshold （ML） value of 95，the SVM，KNN and RF classification results and classification accuracy are quite different.The results found that the SVM method had the best classification accuracy with the overall accuracy 68.52%，kappa coefficient was 0.62.The RF method had the second accuracy with the overall accuracy 60.29%，kappa coefficient was 0.54.The KNN had the lowest accuracy.The data of GF-2 can meet the basic requirements of tree species classification.The classification accuracy of tree species in the complex terrain and landscape fragmentation area is higher，but there are still some limitations.

Key words：tree species classification;support vector machine;Random forestry;K nearest neighbors;GF-2

森林作為地球上可再生自然資源及陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，在人類生存和發(fā)展的歷史中起著不可替代的作用。森林資源的監(jiān)測(cè)是森林研究的一項(xiàng)重要內(nèi)容，對(duì)森林類型進(jìn)行分類研究是森林資源監(jiān)測(cè)中的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的森林資源調(diào)查和監(jiān)測(cè)多以地面調(diào)查為主，工作量大、成本高、費(fèi)時(shí)費(fèi)力且周期長(zhǎng)，許多學(xué)者致力于研究新的技術(shù)體系和方法應(yīng)用于大范圍森林群落或樹種的調(diào)查與制圖[1-3]。

隨著航天遙感技術(shù)的快速發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)以其快速性、宏觀性、高效性等傳統(tǒng)技術(shù)不可比擬的優(yōu)勢(shì)，在林業(yè)調(diào)查和森林經(jīng)營(yíng)管理中得以深度應(yīng)用，尤其在進(jìn)行地類劃分、植物群落分類的方法大量應(yīng)用。高空間分辨率遙感影像如IKONOS、QuickBird以及GF-2號(hào)衛(wèi)星，影像細(xì)節(jié)清晰，提供了能夠區(qū)分林分尺度優(yōu)勢(shì)樹種的可能，已越來越多地被應(yīng)用到林分尺度森林類型信息的提取中。

高空間分辨率遙感影像的像元反射率受森林冠層結(jié)構(gòu)、地形和陰影等因素影響，其像元光譜響應(yīng)曲線并不能充分表達(dá)出林分尺度樹種的光譜特征，因此，基于像元光譜數(shù)據(jù)對(duì)高空間分辨率遙感影像樹種進(jìn)行分類并不合適，而且會(huì)產(chǎn)生“椒鹽”現(xiàn)象[4-5]。面向?qū)ο蟮姆诸惙椒艹浞掷酶呖臻g分辨率遙感影像中地物豐富的幾何形狀與紋理信息等特征，有效提取林分尺度的樹種類型信息[6-7]。

采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)的遙感分類方法相較于基于像素的分類方法可更加高效的獲取以圖斑為基本單元的地物類別信息，在森林植被精細(xì)分類中展現(xiàn)了明顯的優(yōu)勢(shì)[8-10]。大量的學(xué)者發(fā)現(xiàn)利用高空間分辨率的紋理和光譜特征結(jié)合，可以更精細(xì)的區(qū)分植被的類別，較高精度的分類樹種。如Forester等利用QuickBird遙感影像對(duì)德國(guó)南部地區(qū)林區(qū)采用面向?qū)ο蟮姆诸愖R(shí)別方法進(jìn)行植被類別的提取研究，有效提取出云杉、落葉松、毛櫸等多種樹木類型[11]。Pham等應(yīng)用面向?qū)ο蠓诸惙椒?，?duì)新西蘭沿海地區(qū)的一個(gè)單一樹種進(jìn)行識(shí)別，其識(shí)別精度比僅僅利用光譜信息進(jìn)行分類所得結(jié)果的精度高了近10%[12-16]。

高分辨率數(shù)據(jù)比高光譜數(shù)據(jù)成本低，且能充分利用影像中森林斑塊大小、形狀和和灰度分布在空間位置上反復(fù)出現(xiàn)而形成的紋理信息。但是目前針對(duì)國(guó)產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)針對(duì)復(fù)雜地形和景觀破碎化下進(jìn)行森林植被精細(xì)區(qū)分仍存在一定的難度。本研究以湖北省十堰市九華山林場(chǎng)為研究區(qū)域，以GF-2號(hào)國(guó)產(chǎn)高空間分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，擬建立針對(duì)森林類型高層次類別識(shí)別為目的復(fù)雜地形條件下森林優(yōu)勢(shì)樹種的識(shí)別與分類方法。

1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)域

本研究區(qū)位于湖北省十堰市九華山林場(chǎng)，位于湖北省十堰市竹山縣南部，其地理位置位于東經(jīng)100°8′～110°12′，北緯32°1′～32°6′。地處堵河中上游，高山地貌，屬于大巴山余脈;最高海拔2 036 m（位于羚羊廟溝峰），最低海拔400 m（位于百里河口），平均坡度為36.8°。研究區(qū)屬于北亞熱帶濕潤(rùn)氣候區(qū)。因境內(nèi)高峰疊起相對(duì)高差大，氣候變化較大，山地氣候明顯。四季分明，雨熱同季，空氣較濕潤(rùn)。年平均溫度12.9 ℃，全年一月最冷，七月最熱，有效積溫3 750 ℃。無(wú)霜期長(zhǎng)，為219 d，平均降水量1 000 mm以上。研究區(qū)內(nèi)土壤以山地黃棕壤、黃棕壤、黃棕壤性土和山地黃棕壤性土為主，黃棕壤和黃棕壤性土主要分布在海拔800 m以下的低山;山地黃棕壤和山地黃棕壤性土主要分布在海拔1 200 m的高山。

九華山林場(chǎng)區(qū)域內(nèi)植被資源豐富，種類繁多。森林類型以人工純林、人工針闊混交、天然闊葉林和茶園為主。人工種植的主要樹種有杉木Cunninghamia lanceolata、日本花柏Chamaecyparis pisifera、馬尾松Pinus massoniana，還分布有檫木Sassafras tzumu、華南樺Betula austrosinensis、柳杉Cryptomeria fortnei，天然闊葉樹種有櫸樹Zelkova serrata、青岡Cyclobalanopsis glauca、樟Cinnamomum camphora、木荷Schima superba、麻櫟Quercus acutissima。但因丘陵起伏、地塊破碎、土層貧瘠導(dǎo)致森林景觀總體異質(zhì)性高、形狀復(fù)雜、聚集程度高、斑塊分布無(wú)規(guī)則和景觀格局復(fù)雜。

1.2 數(shù)據(jù)源

本研究采用高分二號(hào)多光譜影像作為數(shù)據(jù)源，影像獲取時(shí)間為2017年7月4日，共包含4個(gè)波段，分別為紅（0.45～0.52 μm）、綠（0.52～0.59 μm）、藍(lán)（0.63～0.69 μm）和近紅外波段（0.77～0.89 μm）。其他輔助數(shù)據(jù)包括國(guó)有九華山林場(chǎng)矢量邊界圖、數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)、實(shí)地調(diào)查的小班數(shù)據(jù)、樣點(diǎn)數(shù)據(jù)和森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)。

實(shí)地調(diào)查的時(shí)間為2018年4月13日～20日，所調(diào)查的結(jié)果主要用于提供用于分類精度評(píng)價(jià)和基于樣本面向?qū)ο蠓诸惖挠?xùn)練樣本。結(jié)合樹種組成，將地物類型分為非林地、水體、茶園、闊葉、杉木、柳杉、馬尾松、針闊混交共計(jì)8類，非林地是指除水體外的地物類型，主要以人工建筑，道路為主;茶園包括正在種植的茶園以及未種植的耕地;闊葉樹種包括樺木、楓香、櫟類、化香等樹種，由于闊葉樹種分布過于破碎，且樹種組成太過復(fù)雜，因此將闊葉樹種統(tǒng)一歸為一類。本研究采集了511個(gè)樣本：水體（2）、硬闊（73）、馬尾松（74）、針闊混交（26）、茶園（53）、柳杉（41）、杉木（101）和非林地（141），（見圖1）。

2 方法

本研究采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄟM(jìn)行分類，分類算法主要的步驟包括影像的分割、分類特征確定、分類器的比較分析、分類精度的評(píng)價(jià)（見圖2）。

2.1 GF-2號(hào)遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理

GF-2影像預(yù)處理的基本內(nèi)容包括：輻射定標(biāo)、正射校正、輻射校正、圖像裁剪和圖像增強(qiáng)，真（假）彩色合成。本研究中通過軟件ENVI（5.3）進(jìn)行輻射定標(biāo)，定標(biāo)參數(shù)如下表1所示。采用30m DEM分辨率進(jìn)行正射校正。預(yù)處理圖像如圖3所示。

2.2 影像分割

本研究采用基于邊緣特征的分割算法，該算法根據(jù)鄰近像素光譜特征對(duì)全色影像進(jìn)行分割，通過設(shè)定尺度閾值（Scale Level，SL）和合并閾值（Merge Level，ML），根據(jù)鄰近像素的光譜差異進(jìn)行分割。

2.3 分類特征的構(gòu)建

本論文中選擇了三類特征用于樹種類型的分類：光譜特征、紋理特征和地形特征（見表2）。從GF-2多光譜影像中提取的光譜特征包括：藍(lán)（B）、綠（G）、紅（R）和近紅外（NIR）四個(gè)波段，以及主成分變換的前2個(gè)主成分PCA1、PCA2和歸一化植被指數(shù)NDVI。紋理特征包括：對(duì)主成分變換的第1主成分，利用灰度共生矩陣計(jì)算其紋理特征包括均值、方差、同質(zhì)性、對(duì)比度、非相似性、熵、二階矩、相關(guān)性共8個(gè)參數(shù)。地形特征包括高程、坡度和坡向。

2.4 分類方法

本研究采用采用基于樣本面向?qū)ο蠓诸惙椒ǚ殖?類，其地物類型的樣點(diǎn)影像與實(shí)地地物對(duì)應(yīng)圖如表3。選取其中70%的樣本作為訓(xùn)練樣本，分別采用最近鄰算法（KNN）、支持向量機(jī)（SVM）和隨機(jī)森林（RF）三種分類算法進(jìn)行分類，并將剩余30%樣本作為檢驗(yàn)樣本進(jìn)行精度驗(yàn)證和分類效果評(píng)價(jià)。

最近鄰（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，在理論上的研究已經(jīng)非常成熟。其思路是：尋找到一個(gè)樣本在特征空間中的K個(gè)最相似或者最鄰近的樣本，如果這K個(gè)樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，那么該樣本也屬于這個(gè)類別[17]。KNN算法中，所選擇的鄰近樣本都是已經(jīng)正確分類的對(duì)象。該方法在定類決策時(shí)只依據(jù)最鄰近的一個(gè)或者幾個(gè)樣本的大多數(shù)類別來決定待分樣本所屬的類別。把它應(yīng)用到遙感影像分類中，就是要計(jì)算待分類樣本與訓(xùn)練樣本之間的距離，找到最近K個(gè)鄰居，根據(jù)它所選擇的這K個(gè)鄰居的類別來判斷。選擇K個(gè)鄰居所屬類別最多的哪一類，那么待分類樣本也屬于這個(gè)類別[18]。

支持向量機(jī)SVM（Support Vector Machines）是由Vapnik和他的合作者提出來的一種新的學(xué)習(xí)方法[19]，是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上，根據(jù)有限樣本信息在模型復(fù)雜性（即對(duì)特定訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)精度）和學(xué)習(xí)能力（即無(wú)錯(cuò)誤地識(shí)別任意樣本的能力）之間尋求最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力。在遙感圖像的分類研究中，應(yīng)用SVM最大的優(yōu)點(diǎn)是進(jìn)行分類時(shí)無(wú)須進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，并且在算法的收斂性、訓(xùn)練速度、分類精度等方面都具有較高的性能[20]。

隨機(jī)森林算法（Random Forestry，RF）是由Breiman（2001）提出，是一個(gè)樹形分類器的集合，該算法利用多棵決策樹組合構(gòu)成新的學(xué)習(xí)算法。該算法利用bootstrap策略從原始數(shù)據(jù)集中抽取N個(gè)訓(xùn)練集，每個(gè)訓(xùn)練集的大小為原始數(shù)據(jù)的2/3;然后對(duì)每個(gè)訓(xùn)練集分別建立分類決策樹;最終形成由N棵決策樹組成的森林進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果，采用投票表決的方式?jīng)Q定新樣本的類別[21]。隨機(jī)森林的算法關(guān)鍵參數(shù)在于決策樹數(shù)量N的確定。在本實(shí)驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)當(dāng)N>=300時(shí)，分類結(jié)果趨于穩(wěn)定。

2.5 分類精度評(píng)價(jià)

利用混淆矩陣評(píng)價(jià)分類精度，采用的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)包括總體分類精度、Kappa系數(shù)和每類地物的用戶精度、制圖精度、錯(cuò)分率和漏檢率。

3 結(jié)果

3.1 影像分割結(jié)果

影像分割的結(jié)果與分割的尺度閾值與合并閾值有關(guān)，通過人工目視判別的方法發(fā)現(xiàn)尺度閾值（SL）30，合并閾值（ML）為95時(shí)能最好分割地出各地物的邊緣特征。不同閾值下影像分割效果如圖5所示。

3.2 分類精度評(píng)價(jià)結(jié)果

遙感影像分類完成后，要對(duì)其分類結(jié)果使用混淆矩陣法進(jìn)行精度的驗(yàn)證與評(píng)價(jià)，得到以下結(jié)果。

根據(jù)分類精度統(tǒng)計(jì)結(jié)果，SVM分類方法精度最高（見表4），總體精度為68.52%，Kappa系數(shù)為0.62，RF的分類方法次之，KNN精度最低，僅有59.41%。在類別劃分中，水體的分類效果在四種分類方法都是制圖精度最高，三種方法的制圖經(jīng)度均高達(dá)99.08%;其次是闊葉類、針闊混交和非林地，制圖精度最高的方法分別是SVM、RF和SVM，制圖精度分別為82.86%，81.84%和73.61%，制圖精度最低的方法均為KNN。在具體樹種的分類中，杉木的制圖精度最高，分類精度高達(dá)80.98%，其次是柳杉的59%和馬尾松50.30%，制圖精度最低的樹種為茶園，僅有45.50%。杉木和馬尾松的制圖精度最高的方法為SVM，柳杉的制圖精度最高的方法為KNN，茶園的制圖精度最高的方法為RF。

4 結(jié)論與討論

4.1 討論

（1）影像分割是面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄖ械年P(guān)鍵步驟，直接影響分類精度，其中分割參數(shù)決定了分割內(nèi)的同質(zhì)性、分割間的異質(zhì)性以及分割大小，影像分割效果會(huì)直接影響影像后續(xù)分析處理的結(jié)果和精度[22-23]。由于地理對(duì)象的復(fù)雜性，自動(dòng)獲得最優(yōu)尺度參數(shù)仍然具有挑戰(zhàn)性和不確定性，因此大量研究均采用反復(fù)試驗(yàn)、目視解譯的方法來確定最優(yōu)尺度參數(shù)[24-25]。提高遙感影像分割質(zhì)量，最有效的方法就是依據(jù)不同的分割影像在不同應(yīng)用中的具體特點(diǎn)，同時(shí)結(jié)合有效的分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法確定最優(yōu)分割尺度，因此有必要研究不同分割尺度參數(shù)分割不同遙感影像的效果和自動(dòng)化確定合適的分割參數(shù)，定量評(píng)價(jià)尺度參數(shù)對(duì)面向?qū)ο蠓指詈头诸惖挠绊慬5]。

（2）研究中對(duì)樹種分類的三種方法中分類效果最佳的是SVM，其總體精度為68.52%，而KNN和RF的總體精度分別是是59.41%、60.29%。SVM屬于多參數(shù)分類器，能夠有效利用樣本的特征參數(shù)，進(jìn)行樣本訓(xùn)練得到超平面函數(shù)，根據(jù)超平面函數(shù)直接判定預(yù)測(cè)點(diǎn)的label;而KNN方法中只有一個(gè)參數(shù)和RF屬于無(wú)參數(shù)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，并且樣本過少會(huì)導(dǎo)致基RF分類器的性能較差。在地形復(fù)雜和景觀破碎化的研究區(qū)域中，三種分類器因算法特性在具體樹種的分類上效果存在差異，總體上SVM有效的利用了研究中18個(gè)特征參數(shù)使得分類精度較高。

對(duì)比不同分類方法下不同地物類型的分類精度，水體的分類效果在4種分類方法都是精度最高，闊葉類次之，原因是水體的光譜特征明顯，與其他類別有著明顯差異，而闊葉由于面積較大，分類時(shí)可以作為樣本的點(diǎn)更多，使得闊葉分類精度也比較高。運(yùn)用不同的分類器對(duì)杉林的分類精度變化較小，是具體樹種類別里分類效果最佳，主要原因可能是所在研究地區(qū)杉木人工林面積較大，分布較為集中，使得不同的杉木林之間的光譜特征值相差較小，容易提取。對(duì)于馬尾松、柳杉、闊葉、茶園，不同的分類器的分類結(jié)果差別較大，主要原因是在于這四類樹木的分布較為破碎，個(gè)體之間差異較大。尤其是茶園，雖然小范圍內(nèi)分布較為集中，但受人為干擾較大，且茶葉本身屬于闊葉灌木，這也使得分類效果較差。

（3）相比較其他研究，本研究分類總體精度適中。例如在南京的中山陵園風(fēng)景區(qū)使用最大似然分類器對(duì)5種綠化樹種的分類總體精度為66%[26]，在福州大學(xué)旗山北校使用34個(gè)特征對(duì)7種城市綠化喬木樹種進(jìn)行分類時(shí)精度達(dá)到74.95%[27]，在常熟市國(guó)營(yíng)虞山林場(chǎng)利用全部特征變量進(jìn)行4個(gè)典型樹種分類時(shí)，總體精度為64.6%[28]，在福建省三明市將樂林場(chǎng)使用Quick Bird高空間分辨率遙感影像進(jìn)行面向?qū)ο蠓诸悾捎肒NN和SVM分類方法的分類總精度分別為79.67%和83.33%[29]。

以上的研究中區(qū)域平坦，群落相對(duì)簡(jiǎn)單，分布較為規(guī)整。本研究三種方法整體精度一般的原因可能在于地形復(fù)雜且景觀破碎化，高山地形造成陰坡和陽(yáng)坡、溝壑和山脊間的光照差距大。陰坡和溝壑間的森林樹種反射的能量低，甚至出現(xiàn)異常值，這給遙感影像的分類產(chǎn)生誤差。因此需要我們進(jìn)一步地研究以減少因地形復(fù)雜造成的陰影干擾，以減弱同物異譜、同譜異物現(xiàn)象。

一般可采用更高空間分辨率的亞米級(jí)遙感影像，增強(qiáng)地物的光譜特征和形狀特征以提高分類精度;中低分辨率遙感數(shù)據(jù)分類精度不高的原因是其像元對(duì)應(yīng)的地面面積較大，像元光譜大多是像元內(nèi)不同地物的混合光譜。使用多源數(shù)據(jù)協(xié)同進(jìn)行樹種分類以減少同物異譜和異物同譜現(xiàn)象;魏晶昱等研究發(fā)現(xiàn)多光譜Landsat 8 OLI與高空間分辨率Quick Bird遙感影像協(xié)同進(jìn)行面向?qū)ο蠓诸惥缺葐为?dú)使用Quick Bird可以提高6%[34]。采用時(shí)間序列影像，時(shí)間序列影像能夠反映植被的物候信息，減弱地形帶來的影響，有助于大幅度提高植被聚類精度[30]。

4.2 結(jié)論

本文以竹山縣九華山林場(chǎng)為研究區(qū)域，在實(shí)地調(diào)查和二類調(diào)查的基礎(chǔ)上，以GF-2多光譜影像為基礎(chǔ)，將研究區(qū)域地類分類層次確定為8類，即水體、非林地、馬尾松、杉木、柳杉、闊葉類、針闊混交、茶園。采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ǎ瑢?duì)研究區(qū)域的影像進(jìn)行分割，反復(fù)調(diào)整，并找到了最佳的分割尺度：分割閾值為30，合并閾值為95。在此基礎(chǔ)上，采用SVM、KNN、RF三種分類器分別進(jìn)行分類。發(fā)現(xiàn)基于樣本下的SVM分類效果最好，總體精度為68.52%，Kappa系數(shù)為0.62。而具體到不同類別而言，水體、闊葉類和針闊混交的分類效果相對(duì)較好，而對(duì)于柳杉、茶園而言，不同的分類方法其結(jié)果差別較大，這表明對(duì)于具體到樹種的類別而言，分類效果一般。研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于面向?qū)ο蠖缘目臻g特征，由于研究區(qū)域和森林結(jié)構(gòu)的過于復(fù)雜破碎，僅僅通過光譜紋理特征等特征對(duì)于森林類型精確劃分幫助有限。總體而言GF-2號(hào)數(shù)據(jù)可以滿足正常的分類需求，但在復(fù)雜地形的景觀破碎化地區(qū)進(jìn)行樹種的精細(xì)分類還存在一定的局限性，需要額外增加其他分類指標(biāo)以提高精度。

參 考 文 獻(xiàn)

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（責(zé)任編輯：唐 嵐）