基于高光谱遥感数据的森林优势树种组识别1）

摘要：

本文利用HJ－1A星HSI2级产品数据对大兴安岭塔河地区的森林优势树种组进行识别研究。通过对影像数据进行一阶微分变换、对数变换、对数变换后的导数变换、二阶微分变换、三阶微分变换以后，分别对原始数据和5种变换后数据进行MNF（最小噪声分离变换）变换。用SVM（支持向量机）分类器分别对6种数据监督分类后，进行精度的验证及评价。结果表明：影像数据经过5种变换后，分类总精度均高于未经变换的原始数据，精度提高幅度为1．5％～4．8％，二阶微分变换分类精度最高（精度为89．5％，Kappa系数为0．802）；二阶微分变换下的4个优势树种组各自的制图精度和用户精度均高于其他变换方法，平均精度分别为90．4％和90．7％，总平均精度为90．5％。

关键词：HJ-1A卫星、数据变换、SVM、树种识别

分类号：S757(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：1国家高技术研究发展计划2012AA102001。

在线出版日期：2015-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：134-137