以长江口滨海湿地为研究区域,采用随机森林算法对滨海湿地植被进行分类.在提取Landsat?8 OLI影像植被指数和水体指数的基础上,提出利用植被指数季节差值对模型进行特征变量优化,分析了长江口滨海湿地植物群落分布的空间特征.以所占面积最大的互花米草(入侵物种)为例,采用多元线性回归模型结合实地测量数据,估算了秋季的互花米草植物密度的空间特征.提出的多时相遥感数据结合随机森林特征变量优化方法,可以较为便捷地提取长江口湿地3种优势物种的空间分布特征,与最大似然法相比,分类精度有较大提高,总体分类精度由78.35％提高至87.55％,Kappa系数由0.72提高至0.84.该方法适用于存在"异物同谱"问题的湿地植物群落研究.
长江口湿地 湿地植被分类 植物密度 随机森林模型 特征变量优化