【摘要】以山东省平邑县为研究区,在随机选取的子研究区中,利用3种不同的融合模型,以Sentinel-2影像的红、绿、蓝、近红外4个波段作为高分辨率融合参考影像,获得12组融合影像,结果表明,利用小波变换(ATWT)算法并以红波段为高分辨率融合影像时,融合效果最好.采用最优模型和波段,对整个研究区进行数据融合,并利用随机森林算法对原始Sentinel-2影像、融合获得影像和Landsat影像进行土地利用分类,其中Sentinel-2影像总体分类精度为89.693 9%,Kappa系数为0.886 0,融合影像的总体分类精度为88.765 7%,Kappa系数为0.869 0,略低于前者,结果表明,"红波段+ATWT"融合影像在土地利用分类中可以获得接近原始影像分类精度的结果,能较好地保留原始影像的光谱信息并应用于较大区域的土地利用精细提取.