基于机载PHI高光谱数据的森林优势树种分类研究

樊雪; 刘清旺; 谭炳香

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基于机载PHI高光谱数据的森林优势树种分类研究

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近年来,高光谱遥感在林业方面的应用越来越广泛,尤其在分类方面居多。但机载PHI高光谱数据通常用于农业病虫害监测、海洋悬浮物颗粒监测等,在林业方面的应用较少。以湖北省荆门市东宝区为研究区,以机载PHI高光谱遥感数据为数据源,对森林优势树种进行了分类研究。首先采用独立成分分析法(independent component analysis,ICA)对裁剪后的PHI数据进行降噪,并利用自适应波段选择法(adaptive band selection,ABS)进行降维,再采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)区分林地与非林地,最后利用支持向量机法(support vector machine,SVM)进行森林优势树种监督分类。研究结果表明,分类精度可达80.70%,Kappa系数达到0.75;分块处理PHI数据以及采用NDVI区分林地与非林地,对于减弱"同物异谱"和"异物同谱"现象有较好的作用;ABS与SVM相结合的分类方法,较适用于PHI数据在树种识别方面的应用探索,具有重要意义。

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来源
《自然资源遥感》 |2017年第2期|110-116|共7页
作者
樊雪; 刘清旺; 谭炳香;
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作者单位

中国林业科学研究院资源信息研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类遥感技术的应用;数字处理;
关键词
高光谱数据; PHI; 降维; 波段选择法; SVM;

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