基于空间信息的高光谱遥感植被分类技术

• 作者: 吴见 彭道黎
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 遥感 植被 分类 高光谱 最小噪声变换 最大似然法
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 150-153
• 分类号: S127|TP79
• 字数: 3483字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.05.025

摘要

高光谱数据常带有噪声,传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳,融入空间信息进行植被分类显得尤为重要.以NDVI阈值法提取植被信息后,采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理,取前60个分量数据,并采用一种空间与光谱信息相结合的高光谱影像植被分类法,完成研究区植被分类.结果表明,对各植被类型的平均分类精度达90.3％,而最大似然法的平均分类精度仅为70.0％.融入空间信息的高光谱遥感植被分类方法能有效地削弱噪声,在一定程度上提高了分类精度,在实际应用中有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭道黎	北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室	101	1162	18.0	27.0
2	吴见	北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室	11	178	7.0	11.0