整合机载CASI和SASI高光谱数据的北方森林树种填图研究

• 作者: 刘丽娟 庞勇 李增元 李明泽 范文义
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机载 高光谱 CASI SASI 整合 包络线去除 Savitzky-Golay滤波
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 129-136
• 分类号: TP79
• 语种: 中文

摘要

将机载CASI和SASI高光谱数据整合,既可以获取可见光-近红外-短波红外区间连续的窄波段地物光谱,又能得到很高的空间分辨率,为高覆盖度的森林树种识别又增加了一种新方法.但是由于两种传感器的光谱响应不同,接收到的辐射值差异较大,如何将两种数据有效整合目前仍是一个难题.CASI和SASI覆盖谱段不同,受大气影响程度也不同,根据植被反射和吸收光谱特性,首先用基于统计模型的经验线性法和基于辐射传输的MODTRAN模型分别对CASI和SASI 大气校正,复原地物光谱真实的反射率.然后去除反射率光谱包络线,用Savitzky-Golay滤波函数对归一化后的光谱曲线进行平滑,以去除噪声及异常点,实现CASI和SASI数据(CASI+SASI)的整合.与实测光谱曲线对比发现,整合后的CASI+SASI光谱曲线与实测光谱曲线匹配度较高,并且比单一传感器的光谱信息更丰富,有利于不同树种的区分识别.最后应用光谱微分及曲线匹配技术,选取SVM分类器实现了研究区的树种填图,总体精度达到86.21%,Kappa系数为0.8297,该方法有效可行,为后续的相关研究提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明泽	东北林业大学林学院	61	743	17.0	23.0
2	范文义	东北林业大学林学院	191	3189	30.0	46.0
3	李增元	中国林业科学研究院资源信息研究所	162	3306	33.0	49.0
4	庞勇	中国林业科学研究院资源信息研究所	81	1590	25.0	38.0
5	刘丽娟	东北林业大学林学院	7	41	4.0	6.0