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机载高光谱数据冰川分类方法研究——以'中习一号'冰川为例

摘要

冰川是自然界重要而且极具潜力的淡水资源,对区域生态平衡与稳定起着至关重要的作用.本研究获取了2011年8月青藏高原"中习一号"冰川的机载高光谱数据.首先对该数据进行预处理,包括辐射定标、大气校正和几何校正;然后分别采用主成分分析(PCA)和最小噪音变换(MNF)两种方法进行高光谱数据降维处理.在此基础上,分别利用马氏距离法、最大似然法、最小距离法、波谱角法、二进制编码法和光谱信息散度等六种图像分类方法进行冰川分类,并对各分类结果进行比较,确定本研究区的最优数据降维方法和分类方法;最后将高光谱数据分类结果与环境小卫星多光谱数据分类结果进行了比较分析.研究结果表明,高光谱数据经PCA变换后的分类效果优于MNF变换后的分类结果;经PCA变换后的数据采用马氏距离法、最大似然法、最小距离法分类效果较好;MNF变换后采用波谱角法和光谱信息散度效果较好.

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