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鄱陽湖濕地植物實(shí)測高光譜數(shù)據(jù)分類

發(fā)布時(shí)間:2018-03-26 05:16

  本文選題:鄱陽湖 切入點(diǎn):濕地 出處:《遙感信息》2017年05期


【摘要】:利用高光譜數(shù)據(jù)對濕地植物進(jìn)行分類歷來是植被遙感研究的難點(diǎn)重點(diǎn)之一。選取鄱陽湖濕地為研究區(qū)域,利用ASD FieldSpec4便攜式地物光譜儀測取了6種優(yōu)勢種植物的反射光譜曲線,在對原光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上,運(yùn)用導(dǎo)數(shù)法、Log(1/R)法、包絡(luò)線法等方法對光譜曲線進(jìn)行對比分析,最后根據(jù)各項(xiàng)光譜特征參數(shù)對植物進(jìn)行了分類提取。研究結(jié)果顯示:導(dǎo)數(shù)法、Log(1/R)法、包絡(luò)線等方法能有效地提高植物的光譜區(qū)分度,統(tǒng)計(jì)各項(xiàng)光譜特征參數(shù)能有效對6種植物進(jìn)行分類,總體分類精度為85.8%,最高的狗牙根為100%,最低的灰化薹草和水蓼為75%。研究成果為植物分類和種類識(shí)別奠定了理論基礎(chǔ),同時(shí)也為大尺度、快捷監(jiān)測濕地植物的時(shí)空變化提供技術(shù)支撐,對濕地植物以及生態(tài)環(huán)境的保護(hù)決策提供科學(xué)依據(jù)。
[Abstract]:Classification of wetland plants using hyperspectral data has always been one of the difficult points in vegetation remote sensing research. The reflectance spectrum curves of 6 dominant species of plants were measured by ASD FieldSpec4 portable ground object spectrometer in Poyang Lake wetland. On the basis of preprocessing the original spectral data, the spectral curves are compared and analyzed by the derivative method Logan 1 / R method and the envelope method. Finally, the classification and extraction of plants were carried out according to the spectral characteristic parameters. The results show that the derivative method and the envelope method can effectively improve the spectral differentiation of plants. Six species of plants can be classified effectively by statistical spectral characteristic parameters. The total classification accuracy is 85.8, the highest is 100, the lowest is Carex ash and Polygonum hydropiper. The research results lay a theoretical foundation for the classification and classification of plants. At the same time, it also provides technical support for large-scale and rapid monitoring of the temporal and spatial changes of wetland plants, and provides scientific basis for the decision-making of wetland plants and ecological environment protection.
【作者單位】: 江西理工大學(xué)建筑與測繪工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(41101322) 江西省自然科學(xué)基金(20114BAB213022) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(GJJ160617)
【分類號】:Q948;TP79

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本文編號:1666496

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