摘要： 本研究提出一種基于機器學習算法的區(qū)域尺度上改變空間分辨率來提升高光譜樹種分類精度的方法，為陸生調(diào)查的樹種分類研究提供一個新的思路。通過利用無人機獲取成都市植物園全域的高光譜影像，采集了園內(nèi)140種樹種共1 249個樣本。通過構建的32種植被指數(shù)及176個原始波段進行變量篩選，運用隨機森林和支持向量機兩種算法建立分類模型。結合研究區(qū)典型樹種的林分類型和冠層大小，在9種不同空間分辨... （共17頁）