基于微分变换的高光谱马尾松和杉木识别

编号 zgly0001656013

文献类型 期刊论文

文献题名 基于微分变换的高光谱马尾松和杉木识别

作者 徐念旭  田庆久  申怀飞  徐凯健 

作者单位 南京大学国际地球系统科学研究所  江苏省地理信息技术重点实验室  江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2018年04期

年份 2018 

分类号 S791.248  S791.27 

关键词 高光谱  Hyperion  微分变换  针叶林  支持向量机 

文摘内容 高光谱遥感能分辨出地物间微小反射光谱差异信息,可用于解决林种遥感分类光谱识别的难题。利用Hyperion高光谱遥感影像,结合地面实测林种样地,对安徽省黄山市五城镇林区的马尾松和杉木进行识别。通过对Hyperion影像进行一阶、二阶微分变换,优化组合487～559 nm和681～742 nm光谱范围中反射差异明显的波段,再结合支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行林种间分类识别。基于Hyperion影像像元反射率及其一阶和二阶微分光谱的分类识别总体精度分别达到76. 50%,81. 42%和88. 52%,对应Kappa系数分别为0. 528 4,0. 625 7和0. 769 1。结果表明,基于二阶微分变换的高光谱数据,通过SVM模型,可有效提高马尾松和杉木的识别精度,为高光谱遥感针叶林种分类识别提供了一种技术途径。