高光谱与LiDAR数据融合研究——以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为例

• 作者: 周绍光 张玲 杨思睿 苏红军 薛朝辉
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱影像 激光雷达 扩展形态学属性剖面 稀疏多项式逻辑回归
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 33-40
• 页数: 8页
• 分类号: TP79
• 字数: 4689字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.04.06

摘要

高光谱遥感能同时获取地物空间影像和连续且精细的光谱信息,以图谱合一的形式更为精确地描述地物,然而高光谱影像普遍存在同物异谱和同谱异物现象,给准确地物分类带来挑战;激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)能够获取地物拓扑信息,可用于构建地表三维模型,但单纯采用LiDAR数据无法准确识别地物.基于以上2点,开展高光谱影像和LiDAR数据的融合研究,采用形态学属性剖面进行特征提取,借助稀疏多项式逻辑回归分类器分类,探讨在不同特征组合下的融合与分类效果;并以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为目标,采用航空高光谱影像和LiDAR DSM数据对本文方法进行了应用验证.研究表明,该方法可获得精度更高和稳定性更好的分类结果,高光谱与LiDAR融合的方法分类精度最高可达94.50％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周绍光	河海大学地球科学与工程学院	58	368	11.0	15.0
2	杨思睿	河海大学地球科学与工程学院	4	7	1.0	2.0
3	苏红军	河海大学地球科学与工程学院	13	74	5.0	8.0
4	张玲	江苏海事职业技术学院船舶与海洋工程学院	5	8	1.0	2.0
5	薛朝辉	河海大学地球科学与工程学院	3	10	2.0	3.0