GEE环境下联合Sentinel主被动遥感数据的国家公园土地覆盖分类

国家公园的土地覆盖分类对于掌握自然资源现状、查明存在的生态安全威胁并快速应对具有基础性数据支撑作用。基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）平台,结合哨兵（Sentinel）主被动遥感数据及其导出的光谱指数、纹理特征和地形特征,分别采用基于像元的随机森林（random forest,RF）算法和面向对象的简单非迭代聚类（simple noniterative clustering,SNIC）+RF算法实现了钱江源国家公园异质性景观的土地覆盖（耕地、森林、草地、水体、人造地表和裸地）分类。地面实验表明,在多种输入数据组合中,基于像元和面向对象方法分类获得的最高总体精度分别为92.37%和93.98%。合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）数据的纳入能够提高基于像元方法的分类精度,但在面向对象方法中未能体现精度提升效果。通过SNIC+RF算法生成的土地覆盖分类图完整性更好,所需特征数量较少,并且算法能够在GEE环境下快速执行,适用于国家公园管理实践。