利用多时相遥感影像评估森林恢复

近年来，气候变异和人为影响严重破坏了全球的森林，这迫切需要针对森林环境的长期可持续性进行恢复。本文提出了一种新的三层决策树（TLDT）方法，通过整合三种光谱指数，依次绘制森林、阴影、裸地和低植被土地。TLDT不需要图像标准化或大气校正，并通过引入更多的决策树分类层次，结合同一多光谱影像的输入，改善了其他方法的效果。该方法通过比较在同一时间拍摄的航空正射影像（25厘米）与Formosa-2影像（8米）的结果进行验证。在排除因不同分辨率造成的各类别边界附近的偏差后，整体准确率高达96.8%。使用TLDT，评估了2005年至2016年间获取的所有可用多光谱Formosat-2影像在30个地点的森林恢复效果。通过使用现有数据集和本研究开发的TLDT，还对自然再生与恢复努力增强的再生进行了区分。这项工作支持将多时相遥感影像作为评估森林恢复效果的可靠数据来源，并为未来研究全球森林恢复趋势奠定基础。