基于航空高光谱影像的额济纳绿洲土地覆被提取

摘要：

土地覆被分类是生态环境评价、植被变化分析以及区域生态水文过程研究的基础.航空高光谱遥感具有高机动、高空间分辨率和高光谱分辨率等特点,在土地覆被提取方面极具优势.以黑河下游机载高光谱遥感数据为基础,针对额济纳旗胡杨林国家级自然保护区植被单一、景观破碎和异质性强的景观特点,以及高光谱数据量大、冗余度高等数据特点,对比分析最小噪声变换与主成分分析两种降维方法,最大似然法、支持向量机与面向对象3种监督分类方法.依据研究结果,首先利用NDVI区分高光谱遥感数据中的植被与非植被类别,然后采用最小噪声变换分别进行降维处理,最后利用最大似然法对研究区内土地覆被类型进行分类提取,提取结果聚类处理.依据随机验证点结合地面调查数据和正射影像,对土地覆被分类结果进行精度验证,总体精度和Kappa系数分别为87.95%和0.855,表明分类结果精度高,能够为生态研究等提供有效数据.

关键词：高光谱、干旱区、降维方法、监督分类、土地覆被

所属期刊栏目：33

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：中国科学院西部行动计划三期项目"黑河流域生态—水文遥感产品生产算法研究与应用试验"KZCX2-XB3-15;国家自然科学基金重大研究计划"黑河流域生态—水文过程集成研究"重点项目群"黑河流域生态—水文过程综合遥感观测试验"9125001、9125002、9125003、9125004

在线出版日期：2018-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：202-211