整合机载CASI和SASI高光谱数据的北方森林树种填图研究

编号 zgly0000767828

文献类型 期刊论文

文献题名 整合机载CASI和SASI高光谱数据的北方森林树种填图研究

作者 刘丽娟  庞勇  范文义  李增元  李明泽 

作者单位 东北林业大学林学院  中国林业科学研究院资源信息研究所 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2011,26(2)

页码 129-136

年份 2011 

分类号 TP79 

关键词 机载  高光谱  CASI  SASI  整合  包络线去除  Savitzky-Golay滤波 

文摘内容 将机载CASI和SASI高光谱数据整合,既可以获取可见光—近红外—短波红外区间连续的窄波段地物光谱,又能得到很高的空间分辨率,为高覆盖度的森林树种识别又增加了一种新方法。但是由于两种传感器的光谱响应不同,接收到的辐射值差异较大,如何将两种数据有效整合目前仍是一个难题。CASI和SASI覆盖谱段不同,受大气影响程度也不同,根据植被反射和吸收光谱特性,首先用基于统计模型的经验线性法和基于辐射传输的MODTRAN模型分别对CASI和SASI大气校正,复原地物光谱真实的反射率。然后去除反射率光谱包络线,用Savitzky-Golay滤波函数对归一化后的光谱曲线进行平滑,以去除噪声及异常点,实现CASI和SASI数据(CASI+SASI)的整合。与实测光谱曲线对比发现,整合后的CASI+SASI光谱曲线与实测光谱曲线匹配度较高,并且比单一传感器的光谱信息更丰富,有利于不同树种的区分识别。最后应用光谱微分及曲线匹配技术,选取SVM分类器实现了研究区的树种填图,总体精度达到86.21%,Kappa系数为0.8297,该方法有效可行,为后续的相关研究提供了参考。