喬木樹(shù)種遙感監(jiān)測(cè)波段窗口研究.pdf

1、隨著高光譜技術(shù)的不斷發(fā)展，高光譜遙感在樹(shù)種識(shí)別方面的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。傳統(tǒng)遙感只能識(shí)別植被、水體、裸地等差異較大的地類(lèi)，無(wú)法滿(mǎn)足喬木樹(shù)種的精細(xì)識(shí)別要求。高光譜數(shù)據(jù)具有光譜分辨率高、波段數(shù)目多、數(shù)據(jù)量龐大的顯著特點(diǎn)，為喬木樹(shù)種的精細(xì)分類(lèi)與識(shí)別提供了可能。
　　喬木樹(shù)種的分類(lèi)一直是林業(yè)遙感監(jiān)測(cè)研究的一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)，為尋找便于識(shí)別喬木樹(shù)種高光譜數(shù)據(jù)的最佳監(jiān)測(cè)窗口。本文以黃豐橋國(guó)有林場(chǎng)為主要研究區(qū)，以杉木、馬褂木、馬尾松和樟樹(shù)為研究對(duì)象，以J

2、M(Jeffreys-Matusita)距離和變換離散度為最佳監(jiān)測(cè)波段的篩選算法，然后使用馬氏距離判別法對(duì)計(jì)算所得的最佳波段窗口進(jìn)行驗(yàn)證，從而確定最佳波段區(qū)間的范圍。此外，利用MATLAB軟件GUI界面構(gòu)建框架，結(jié)合開(kāi)發(fā)組件與高光譜數(shù)據(jù)處理算法，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理軟件，實(shí)現(xiàn)對(duì)高光譜數(shù)據(jù)的一鍵式處理，快速、高效的得出最佳監(jiān)測(cè)波段窗口。
　　本文歷時(shí)2年多，對(duì)杉木、馬褂木、馬尾松和樟樹(shù)進(jìn)行定點(diǎn)定期觀測(cè)，共采集數(shù)據(jù)2000多條，利用以上

3、觀測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理、相關(guān)性分析和相對(duì)輻射校正，然后使用JM距離算法和變換離散度算法計(jì)算樹(shù)種之間在所有光譜區(qū)間(340nm～2500nm)上的區(qū)分距離值，以大于等于1.9的波段區(qū)間為最佳監(jiān)測(cè)窗口，再用馬氏距離判別法對(duì)得到的最佳波段窗口進(jìn)行驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià)，最終確定喬木樹(shù)種遙感監(jiān)測(cè)的最佳波段窗口。為快速、高效處理高光譜數(shù)據(jù)提供一定的參考，為喬木樹(shù)種遙感監(jiān)測(cè)提供最佳的波段窗口。主要研究結(jié)果有:
　　(1)對(duì)于實(shí)測(cè)喬木樹(shù)種地面

4、高光譜數(shù)據(jù)最佳監(jiān)測(cè)波段的選擇，研究得到高光譜數(shù)據(jù)濾波、相關(guān)性分析、相對(duì)輻射校正等比較成熟有效的高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。
　　(2)對(duì)于實(shí)測(cè)喬木樹(shù)種地面高光譜數(shù)據(jù)最佳監(jiān)測(cè)波段的選擇，研究得出JM距離算法作為喬木樹(shù)種遙感監(jiān)測(cè)波段篩選算法比較理想。
　　(3)研究得出喬木樹(shù)種遙感監(jiān)測(cè)最佳波段窗口為:杉木與馬褂木為1572～1591nm;杉木與馬尾松為993～1013nm;杉木與樟樹(shù)為2139～2159nm;馬褂木與馬尾松為729～7

5、42nm，1601～1606nm;馬褂木與樟樹(shù)為1710～1729nm;馬尾松與樟樹(shù)為1596～1625nm。
　　(4)研發(fā)了一套一鍵式、快速管理與分析高光譜數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。通過(guò)可視化界面，實(shí)現(xiàn)研究人員對(duì)數(shù)據(jù)的快速、高效處理，以及數(shù)據(jù)對(duì)人的及時(shí)響應(yīng)，形成人與數(shù)據(jù)之間的直接價(jià)值連接，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理與數(shù)據(jù)處理分析集成到一起。使得系統(tǒng)可以完成高光譜數(shù)據(jù)的管理與存儲(chǔ)，又能完成對(duì)高光譜數(shù)據(jù)的深入處理和分析，形成一個(gè)數(shù)據(jù)管理與分析處理的