文章摘要:热带森林在生物多样性保护以及全球气候变化研究起着至关重要的作用,其植被类型的复杂性和多样性给遥感热带森林精细分类工作带来挑战。本文依托Google Earth Engine（GEE）平台多时相LandSat8数据,对我国海南省尖峰岭地区热带天热林进行分类探究,在分析多时相数据数量、组合方式对分类精度的影响基础上,针对典型热带雨林,热带季雨林,常绿阔叶林等的热带天然林植被型组类型,提出了一种基于多时相Landsat8影像的分类方法。结果表明,1)随着多时相数据数量的增加,分类精度得到显著提升,海南岛天然林植被型组类型分类精度可以提高到91%;2)当多时相数据达到一定数量后,分类精度趋于稳定;不同时相数据的组合方式都能提升热带森林分类精度,尤其是在参与分类的数据单独分类精度较低时,其多时相组合对分类精度的提升更加明显,体现了参与分类数据时相选择的宽泛性。所提方法发挥了遥感数据时相变化优势,为海南岛热带天然林类型遥感分类提供有效的参考。

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