高光譜遙感為樹種識別提供了新的技術(shù)支持,對精準(zhǔn)林業(yè)發(fā)展具有重要意義。該研究以USGS光譜庫樹種冠層光譜為數(shù)據(jù)源,分析不同數(shù)學(xué)變換形式和常用的植被指數(shù)對樹種識別能力的影響。結(jié)果表明:5種樹種原始光譜反射率在350～500 nm的波長范圍內(nèi)存在明顯差別,橄欖樹反射率最高,750～1 400 nm波長原始反射光譜曲線差異最為明顯;采用不同數(shù)學(xué)變換形式識別該5種樹種的最佳波長位置,一階微分為411 nm、949 nm、1 143 nm、1 393 nm、1 885 nm、2 315 nm和1 508 nm,二階微分為533 nm、694 nm、742 nm、1 133 nm、1 383 nm、1 408 nm、1 865 nm和1 895 nm,去除包絡(luò)線后為490 nm,1 453 nm和1 915 nm等;采用樹種冠層原始光譜計算的幾種植被指數(shù)中CRI辨識樹種的能力最強。由此可見,利用不同特征波段和植被指數(shù)能夠進行樹種識別。 

【文章來源】：華北理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,42(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 光譜數(shù)據(jù)來源
2 光譜數(shù)據(jù)處理
    2.1 微分變換
    2.2 去除包絡(luò)線
    2.3 植被指數(shù)
3 光譜特征分析
    3.1 原始光譜
    3.2 一階微分
    3.3 二階微分
    3.4 去除包絡(luò)線
    3.5 植被指數(shù)
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于高光譜數(shù)據(jù)的主要農(nóng)作物類型信息提取[J]. 于成龍.  東北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(03)
[4]不同蓋度下伊犁絹蒿荒漠草地光譜特征及蓋度反演精度研究[J]. 王惠寧,靳瑰麗,范燕敏,魏秀紅,韓萬強.  中國草地學(xué)報. 2019(02)
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[6]基于反射光譜的江淮分水嶺區(qū)域典型農(nóng)作物識別[J]. 顧留碗,吳見,鄧凱,王端端.  湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(05)
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本文編號：3152040