应用增强回归树对小兴安岭沼泽湿地构成信息的提取

湿地是地球上最重要的生态系统之一，在维护全球生态安全方面起着不可替代的作用。为了精确监测湿地变化，提高湿地遥感监测水平，以小兴安岭地区作为研究区，应用谷歌地球引擎(GEE)云平台和R工具软件，使用Landsat8 OLI光学数据和地形数据，构建增强回归树(BRT)湿地发生概率模型，探讨光学数据以及地形数据对沼泽湿地提取的重要性。结果表明：(1)模型A_UC值为0.807,模型标准差为0.003,模型预测性能较好、性能稳定；(2)沼泽湿地发生概率模型中输入变量的重要性由高到低的排序为红波段(B4)、地形位置指数(TPI)、蓝波段(B2)、绿波段(B3)、归一化植被指数(NDVI)、地形湿度指数(TWI)、归一化水指数(NDWI)、近红外波段(NIR);(3)当湿地-非湿地二元分类阈值为0.7时，模型对湿地的提取精度(0.828)高于对非湿地的提取精度(0.803),模型预测湿地的能力优于非湿地。