基于無(wú)人機(jī)高光譜影像波段選擇的薇甘菊分類(lèi)
發(fā)布時(shí)間:2022-09-21 16:54
薇甘菊是危害最嚴(yán)重的外來(lái)入侵物種之一,其生長(zhǎng)與傳播極其迅速,對(duì)我國(guó)森林生態(tài)系統(tǒng)造成了嚴(yán)重破壞,相關(guān)管理部門(mén)需要一個(gè)有效的薇甘菊監(jiān)測(cè)手段。傳統(tǒng)人工調(diào)查方式需要投入大量的人力物力,成本高昂、效率低下;近年來(lái)快速發(fā)展的高光譜遙感技術(shù)為薇甘菊的監(jiān)測(cè)提供了新思路。本文以無(wú)人機(jī)搭載的Nano-Hyperspec高光譜儀獲取的廣東省增城林場(chǎng)遙感影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、影像降噪處理、輻射定標(biāo)及壞帶波段剔除等影像預(yù)處理;運(yùn)用最佳指數(shù)因子法(OIF)、自適應(yīng)波段法(ABS)、自動(dòng)子空間劃分(ASP)與自適應(yīng)波段相結(jié)合的波段選擇法(ASP+ABS) 3種方法進(jìn)行波段選擇,獲取信息量較大且波段間相關(guān)性較低的特征波段組成薇甘菊分類(lèi)最佳波段組合,生成3幅遙感影像;最后采用支持向量機(jī)方法(SVM)對(duì)生成的3幅不同遙感影像進(jìn)行分類(lèi),以分類(lèi)結(jié)果的精度評(píng)價(jià)3種波段組合對(duì)薇甘菊高光譜特征的響應(yīng)程度,選出更能反映薇甘菊的光譜特征的波段組合。試驗(yàn)結(jié)果表明,針對(duì)Nano-Hyperspec遙感影像數(shù)據(jù),使用OIF波段選擇法,研究區(qū)內(nèi)薇甘菊的制圖精度和用戶(hù)精度分別為74.62%、66.52%;使用ABS波段選擇法...
【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)
【文章目錄】:
1 研究區(qū)概況
2 研究方法
2.1 數(shù)據(jù)選擇和處理
2.2 分類(lèi)訓(xùn)練樣本獲取
2.3 高光譜特征選擇方法
2.3.1 最佳指數(shù)法
2.3.2 自適應(yīng)波段選擇法
2.3.3 自動(dòng)子空間劃分與自適應(yīng)波段選擇結(jié)合的波段選擇法
3 結(jié)果與分析
3.1 波段選擇結(jié)果
3.2 影像分類(lèi)
4 結(jié)論與討論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于無(wú)人機(jī)遙感的盛花期薇甘菊爆發(fā)點(diǎn)識(shí)別與監(jiān)測(cè)[J]. 孫中宇,荊文龍,喬曦,楊龍. 熱帶地理. 2019(04)
[2]基于波段選擇改進(jìn)的高光譜端元提取方法[J]. 嚴(yán)陽(yáng),華文深,張炎,崔子浩,劉恂. 激光技術(shù). 2019(04)
[3]福建省新分布植物(Ⅴ)[J]. 孫麗娟,余紅萍,陳潔,陳炳華. 福建師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(05)
[4]融合空譜特征和集成超限學(xué)習(xí)機(jī)的高光譜圖像分類(lèi)[J]. 谷雨,徐英,郭寶峰. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2018(09)
[5]廣東省濕地維管植物資源現(xiàn)狀及保護(hù)利用[J]. 袁曉初,張彎彎,王發(fā)國(guó),王永淇,郭亞男,徐蕾. 植物科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[6]機(jī)載高光譜影像降維方法比較[J]. 馮云云,劉麗娟,陸燈盛,龐勇. 浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[7]非線性變換和信息相鄰相關(guān)的高光譜自適應(yīng)波段選擇[J]. 張愛(ài)武,杜楠,康孝巖,郭超凡. 紅外與激光工程. 2017(05)
[8]基于聚類(lèi)和最佳指數(shù)的快速高光譜波段選擇方法[J]. 郭彤,華文深,劉恂,劉曉光. 光學(xué)技術(shù). 2016(06)
[9]高光譜圖像處理與信息提取前沿[J]. 張兵. 遙感學(xué)報(bào). 2016(05)
[10]高光譜遙感影像分類(lèi)研究進(jìn)展[J]. 杜培軍,夏俊士,薛朝輝,譚琨,蘇紅軍,鮑蕊. 遙感學(xué)報(bào). 2016(02)
碩士論文
[1]基于HJ1A-HSI高光譜遙感影像的果園識(shí)別研究[D]. 魏宇.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
[2]博白林場(chǎng)三種主要有害生物發(fā)生規(guī)律及防控措施[D]. 李步斌.中南林業(yè)科技大學(xué) 2016
本文編號(hào):3680316
【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)
【文章目錄】:
1 研究區(qū)概況
2 研究方法
2.1 數(shù)據(jù)選擇和處理
2.2 分類(lèi)訓(xùn)練樣本獲取
2.3 高光譜特征選擇方法
2.3.1 最佳指數(shù)法
2.3.2 自適應(yīng)波段選擇法
2.3.3 自動(dòng)子空間劃分與自適應(yīng)波段選擇結(jié)合的波段選擇法
3 結(jié)果與分析
3.1 波段選擇結(jié)果
3.2 影像分類(lèi)
4 結(jié)論與討論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于無(wú)人機(jī)遙感的盛花期薇甘菊爆發(fā)點(diǎn)識(shí)別與監(jiān)測(cè)[J]. 孫中宇,荊文龍,喬曦,楊龍. 熱帶地理. 2019(04)
[2]基于波段選擇改進(jìn)的高光譜端元提取方法[J]. 嚴(yán)陽(yáng),華文深,張炎,崔子浩,劉恂. 激光技術(shù). 2019(04)
[3]福建省新分布植物(Ⅴ)[J]. 孫麗娟,余紅萍,陳潔,陳炳華. 福建師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(05)
[4]融合空譜特征和集成超限學(xué)習(xí)機(jī)的高光譜圖像分類(lèi)[J]. 谷雨,徐英,郭寶峰. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2018(09)
[5]廣東省濕地維管植物資源現(xiàn)狀及保護(hù)利用[J]. 袁曉初,張彎彎,王發(fā)國(guó),王永淇,郭亞男,徐蕾. 植物科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[6]機(jī)載高光譜影像降維方法比較[J]. 馮云云,劉麗娟,陸燈盛,龐勇. 浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[7]非線性變換和信息相鄰相關(guān)的高光譜自適應(yīng)波段選擇[J]. 張愛(ài)武,杜楠,康孝巖,郭超凡. 紅外與激光工程. 2017(05)
[8]基于聚類(lèi)和最佳指數(shù)的快速高光譜波段選擇方法[J]. 郭彤,華文深,劉恂,劉曉光. 光學(xué)技術(shù). 2016(06)
[9]高光譜圖像處理與信息提取前沿[J]. 張兵. 遙感學(xué)報(bào). 2016(05)
[10]高光譜遙感影像分類(lèi)研究進(jìn)展[J]. 杜培軍,夏俊士,薛朝輝,譚琨,蘇紅軍,鮑蕊. 遙感學(xué)報(bào). 2016(02)
碩士論文
[1]基于HJ1A-HSI高光譜遙感影像的果園識(shí)別研究[D]. 魏宇.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
[2]博白林場(chǎng)三種主要有害生物發(fā)生規(guī)律及防控措施[D]. 李步斌.中南林業(yè)科技大學(xué) 2016
本文編號(hào):3680316
本文鏈接:http://sikaile.net/wenshubaike/kaixinbaike/3680316.html
最近更新
教材專(zhuān)著