東洞庭湖典型濕地植被高光譜特征分析與識別.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感技術(shù)在濕地領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。傳統(tǒng)遙感只能識別植被、水體、裸地等差異較大的地類，無法滿足濕地植被類型的識別要求。高光譜數(shù)據(jù)具有光譜分辨率高、波段數(shù)目多、數(shù)據(jù)量龐大的顯著特點(diǎn)，為濕地植被類型的精細(xì)分類與識別提供了可能。
　　 本文從多個(gè)角度，對東洞庭湖典型濕地植被類型苔草、蘆葦、蘆蒿、辣蓼和柳樹開展高光譜特征研究，在高光譜觀測的基礎(chǔ)上，進(jìn)行光譜降維，運(yùn)用馬氏距離法(Mahalanobis)，費(fèi)希爾(F

2、isher)和貝葉斯法(Bayes)識別濕地植被類型。首先，將預(yù)處理后的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)數(shù)運(yùn)算、對數(shù)運(yùn)算、對數(shù)的導(dǎo)數(shù)運(yùn)算，以突顯各植被類型的反射光譜特征差異。采用連續(xù)統(tǒng)去除法提取參數(shù)，進(jìn)一步分析各植被類型的吸收光譜特征。然后采用基于均值置信區(qū)間帶的光譜特征選擇方法和主成分分析的特征提取方法，進(jìn)行光譜降維。最后，采用馬氏距離法，費(fèi)希爾和貝葉斯法對濕地植被進(jìn)行識別，并對各方法的結(jié)果進(jìn)行了精度評價(jià)。主要研究結(jié)果有:
　　 (1)高光譜

3、數(shù)據(jù)能反映豐富的濕地植被光譜特征。在350-2500nm波段范圍內(nèi)，反射率波譜曲線波峰極值出現(xiàn)在520nm、710nm、1550nm和2150nm，波谷極值位置為670nm、950nm、1200nm和1450nm。運(yùn)用導(dǎo)數(shù)和對數(shù)變換方法，能達(dá)到放大各植被類型差異的效果，有利于各植被類型的識別。
　　 (2)利用連續(xù)統(tǒng)去除方法探討光譜吸收特征，5種植被類型的吸收深度、吸收寬度、吸收面積以及對稱度等光譜參數(shù)均存在差異，說明5種植被類

4、型光譜差異明顯。
　　 (3)基于均值置信區(qū)間帶選擇的特征波段為:反射率光譜的540～570nm，660～670nm，740～750nm，890～900nm，1060～1070nm;基于一階導(dǎo)數(shù)的特征光譜:700～730nm，780～810nm;基于對數(shù)的特征波段為:400～500nm，750～800nm,890～900nm,930～950nm,1430～1490nm,2090～2170nm;對數(shù)導(dǎo)數(shù)的特征波段為:400～410

5、nm，500～520nm，690～700nm，1480～1520nm。
　　 (4)利用原始反射光譜進(jìn)行導(dǎo)數(shù)運(yùn)算(d(R))，對數(shù)運(yùn)算(LOG(R))以及對數(shù)的導(dǎo)數(shù)運(yùn)算d(LOG(R))能有效提高濕地植被的識別精度，其中對數(shù)運(yùn)算及對數(shù)的導(dǎo)數(shù)運(yùn)算效果較好。
　　 (5)Mahalanobis、Fisher、Bayes三種判別方法，其中Fisher方法對5種植被類型的判別精度最高。5種植被類型中，辣蓼最易被區(qū)分，與苔草，蘆蒿