摘要：
[目的]我国森林资源丰富,但由于南北气候差异较大,森林类型复杂多样.不同的森林类型表现出不同的时相特征,导致了林地分类方法的复杂性.地理环境和气候条件的差异,使得林地信息提取和分类要"因地制宜".[方法]以河南省为研究区,河南省的西部和南部地区森林资源丰富,由于河南省属于北亚热带与暖温带过渡区气候,林地分布、种类特征南北差异明显.本文首先基于河南林地植被的分布特点进行了区域划分:暖温带林地、北亚热带林地.其次,基于研究区的特殊性,利用面向对象技术和多时相遥感数据相结合的分类方法,提出了季节植被指数差的概念辅助进行林地类型分类.面向对象的方法能够避免传统基于像元分类方法的不足,综合考虑像元的光谱信息、对象的内部结构、纹理以及相邻对象之间的关联信息,具有很大的优越性.随后,基于不同分类方法分别对两个区域进行了有林地、灌木林地、疏林地、其他林地类型的划分,并在有林地的基础上进行了针叶林、针阔混交林、阔叶林类型划分.最后,基于随机点及混淆矩阵理论对分类结果进行了验证,总体精度为72.92％,能够满足大区域林地分类精度要求.[结果]分类结果表明,河南省主要林地类型为阔叶林,占全省林地总面积的49.53％,整体分布不均衡,总体覆盖率较低,地域分异显著,不仅表现在南、北有"纬度地带性"差异,且内部林地类型镶嵌分布.[结论]基于面向对象的林地信息提取与分类技术流程,能够满足大区域作业的精度要求,也可作为温带与亚热带地区林地提取的有效方法,但该方法对于季相节律性差异显著的林地类型分类效果较好,而灌木林、疏林、其他林均为冬季落叶、夏季绿叶植被,在分辨遥感影像中光谱特征、纹理特征的差异不明显,容易造成这些类型的错分、混分,如何进一步提高这类林地类型的提取精度还有待进一步研究.
