基于Hyperion高光譜數(shù)據(jù)的森林類型精細(xì)識別研究.pdf

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)都是依靠樹種來進(jìn)行定量估計的。因此，準(zhǔn)確地識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)確地探測各種地物細(xì)微光譜差異的能力，為森林的精細(xì)識別提供了可能。
　　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為研究區(qū)，開展了基于Hyperion影像的森林類型精細(xì)識別研究。針對森林類型精細(xì)識別這一目標(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)判別分析法對有林地區(qū)域進(jìn)

3、行主要樹種（組）識別。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