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文檔簡(jiǎn)介
1、樹種(組)調(diào)查是森林資源調(diào)查的重要內(nèi)容之一,許多森林資源參數(shù)都是依靠樹種來(lái)進(jìn)行定量估計(jì)的。因此,準(zhǔn)確地識(shí)別出森林樹種是獲取森林資源信息的關(guān)鍵。
遙感技術(shù)的發(fā)展為森林資源信息的獲取提供了新的技術(shù)手段,尤其為快速、準(zhǔn)確地獲取大范圍的森林資源信息提供了可能。常規(guī)的多光譜遙感,由于光譜分辨率較低,缺乏辨別地物細(xì)微光譜差異的能力,難以對(duì)森林進(jìn)行細(xì)致的分類。起源于20世紀(jì)80年代的高光譜技術(shù),突破了光譜分辨率這一瓶頸因子,在成像過(guò)程中,能
2、夠獲得地物的連續(xù)光譜信息,在光譜空間上抑制了許多干擾因素的影響,具有準(zhǔn)確地探測(cè)各種地物細(xì)微光譜差異的能力,為森林的精細(xì)識(shí)別提供了可能。
本文以星載高光譜數(shù)據(jù)Hyperion影像為數(shù)據(jù)源,選取山東省徂徠山林場(chǎng)為研究區(qū),開展了基于Hyperion影像的森林類型精細(xì)識(shí)別研究。針對(duì)森林類型精細(xì)識(shí)別這一目標(biāo),首先利用支持向量機(jī)與最大似然法組合分類法進(jìn)行了 Hyperion影像的土地覆蓋類型提取,然后基于核典型相關(guān)判別分析法對(duì)有林地區(qū)域進(jìn)
3、行主要樹種(組)識(shí)別。論文的主要研究成果及結(jié)論如下:
1、提出了基于支持向量機(jī)與最大似然法結(jié)合的多分類器組合高光譜遙感分類算法。研究結(jié)果表明利用組合分類器對(duì)主要土地覆蓋類型分類的精度達(dá)99.9%,Kappa系數(shù)是0.999。說(shuō)明基于支持向量機(jī)與最大似然法結(jié)合的多分類器組合能夠使分類器更具有穩(wěn)定性,提高分類精度,在高光譜遙感分類中具有很好的應(yīng)用前景。
2、提出了基于核典型相關(guān)判別分析法的高光譜遙感分類方法,選取 Hyp
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