基于空间信息的高光谱遥感植被分类技术

摘要：

高光谱数据常带有噪声,传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳,融入空间信息进行植被分类显得尤为重要.以NDVI阈值法提取植被信息后,采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理,取前60个分量数据,并采用一种空间与光谱信息相结合的高光谱影像植被分类法,完成研究区植被分类.结果表明,对各植被类型的平均分类精度达90.3％,而最大似然法的平均分类精度仅为70.0％.融入空间信息的高光谱遥感植被分类方法能有效地削弱噪声,在一定程度上提高了分类精度,在实际应用中有一定的参考价值.

关键词：遥感、植被、分类、高光谱、最小噪声变换、最大似然法

所属期刊栏目：28

分类号：S127;TP79(农业物理学)

资助基金：北京林业大学研究生科技创新专项计划项目BLYJ201103;“十一五”国家科技支撑计划项目2006BAD23B05

在线出版日期：2012-07-06（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：150-153