《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)》 2012年

基于HJ-1A星HSI高光譜數(shù)據(jù)的植被分類研究

陳丹  

【摘要】：高光譜遙感技術(shù)是當(dāng)前遙感領(lǐng)域的前沿技術(shù),為植物物種或種群信息的獲取、大范圍植被的識別與分類提供了新的技術(shù)手段。在植被分類中,某些類型的植被群落光譜特性有較為相近的情況,多光譜等傳統(tǒng)遙感影像的應(yīng)用就會(huì)受到很大影響。而高光譜遙感由于具有極高的光譜分辨率,能夠大大提高對植被的識別與分類精度。可以在大量窄波段中篩選出那些對植被類型光譜差異較明顯的波段,利用少數(shù)幾個(gè)窄波段對植被類型進(jìn)行識別與分類。也可采用壓縮技術(shù)重新組合幾個(gè)綜合波段,充分利用植被的光譜信息,改善了植被的識別與分類精度。 環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報(bào)小衛(wèi)星星座(HJ-1A/B)是我國于2008年發(fā)射的第一顆專用于環(huán)境監(jiān)測的衛(wèi)星。HJ-1A星所獲取的HSI高光譜數(shù)據(jù)連續(xù)的波段設(shè)置能夠反映地物光譜的微小變化,提高了對地識別與分類精度,其應(yīng)用可以滿足我國對植被大范圍動(dòng)態(tài)的監(jiān)測需要。然而受限于發(fā)射時(shí)間較短,目前基于HSI數(shù)據(jù)的植被分類及與此相關(guān)的研究比較少。本文以金鐘山自然保護(hù)區(qū)為研究區(qū),利用環(huán)境小衛(wèi)星HSI高光譜數(shù)據(jù), 主要進(jìn)行了以下研究工作： 1.HSI數(shù)據(jù)特性與預(yù)處理：介紹了HSI數(shù)據(jù)特點(diǎn)、特性以及波譜信息。針對HSI數(shù)據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)設(shè)置了包括質(zhì)量差波段的去除、修復(fù)個(gè)別波段上存在的壞線、垂直條紋去除、幾何精校正預(yù)處理工作流程,處理后的影像質(zhì)量明顯高于原始影像。 2.植被類型的光譜特征分析：依據(jù)野外調(diào)查數(shù)據(jù)與1：20萬植被分布圖等數(shù)據(jù)提取了保護(hù)區(qū)典型植被的光譜曲線。草叢、灌叢、常綠闊葉林、落葉闊葉林、稀疏植被覆蓋區(qū)這五種植被類型具有典型的植被光譜特征。 3.不同分類方法對比研究：運(yùn)用四種分類方法對保護(hù)區(qū)植被類型進(jìn)行分類識別,分別為基于光譜特征與植被指數(shù)構(gòu)建的決策樹法、最大似然監(jiān)督分類法、ISODATA非監(jiān)督分類法、波譜角填圖法。結(jié)果表明決策樹法與最大似然法具有較高精度,分別為83.74%,76.22%。一方面驗(yàn)證了決策樹方法和高光譜分析方法相結(jié)合在提取植被信息中的可行性。另一方面驗(yàn)證了經(jīng)過MNF變換處理后應(yīng)用傳統(tǒng)的分類方法也可對HSI數(shù)據(jù)的植被分類有很好的效果。進(jìn)而證明了HSI高光譜植被分類研究中的數(shù)據(jù)支撐能力。 總體來講,本研究運(yùn)用HSI高光譜數(shù)據(jù),充分分析研究區(qū)典型植被的光譜特征,運(yùn)用不同分類方法對研究區(qū)植被分類,充分挖掘HSI高光譜數(shù)據(jù)對植被分類的潛力,成功拓展了HSI高光譜數(shù)據(jù)在植被分類識別這一應(yīng)用領(lǐng)域。不僅證實(shí)了HJ-1A星HSI數(shù)據(jù)應(yīng)用于植被識別分類的可行性,對于推進(jìn)我國國產(chǎn)衛(wèi)星及遙感技術(shù)在相關(guān)方面的應(yīng)用具有重要作用。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：Q948
【目錄】：

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