基于濕地分類的環(huán)境衛(wèi)星高光譜影像處理方法及分類效果對(duì)比研究——以圖們江口地區(qū)為例.pdf

1、圖們江口地處中國(guó)、朝鮮、俄羅斯三國(guó)交界，該區(qū)域河湖眾多，濕地動(dòng)植物種類極為豐富，濕地研究和保護(hù)價(jià)值巨大。區(qū)位特點(diǎn)使對(duì)朝鮮和俄羅斯境內(nèi)的濕地調(diào)查困難，因此，遙感是進(jìn)行該地區(qū)濕地分類的最佳途徑。高光譜遙感數(shù)據(jù)的光譜分辨率高，具有對(duì)地物類型進(jìn)行精細(xì)研究的潛力，但其也有空間分辨率較低、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)質(zhì)量等問題。針對(duì)上述問題，本文利用重訪周期長(zhǎng)，較易獲取的國(guó)產(chǎn)HJ-1A衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)開展影像融合、包絡(luò)線去除、特征光譜提取等研究。針對(duì)圖們江口地區(qū)濕

2、地分類需求，利用發(fā)展成熟，應(yīng)用廣泛的支持向量機(jī)方法開展?jié)竦胤诸愌芯浚饕芯砍晒缦?
　　(1)針對(duì)國(guó)產(chǎn)HJ-1A衛(wèi)星高光譜遙感影像空間分辨率較低的不足，應(yīng)用Landsat-8全色影像開展了主成分(PC)變換、Gram-Schmidt Pan Sharping兩種融合方法的光譜保真性分析。結(jié)果表明:Gram-Schmidt Pan Sharping融合方法對(duì)水田、水體、林地和草地的光譜保真更好，主成分(PC)變換融合方法對(duì)裸地的

3、光譜保真更好，兩種融合方法對(duì)沼澤的光譜保真相近。在460～516nm波段Gram-Schmidt Pan Sharpening融合影像的光譜保真性更優(yōu)，516～952nm波段主成分(PC)變換融合影像的光譜保真性表現(xiàn)較好。
　　(2)采用基于光譜標(biāo)準(zhǔn)差閾值的特征光譜提取方法提取了融合前、后HJ-1A高光譜影像中濕地的特征光譜。融合前影像中，包絡(luò)線去除前水體的特征光譜較多，在可見光和近紅外范圍都有分布，水田的特征光譜較少，只在可見光

4、范圍分布，沼澤沒有特征光譜;包絡(luò)線去除后，只有水體仍存在特征光譜，全部分布在近紅外范圍，并且數(shù)量也減少。融合后影像中，包絡(luò)線去除前水體的特征光譜較多，沼澤和水田的特征光譜較少，全部分布在可見光范圍;包絡(luò)線去除后水田、水體和沼澤都不再有特征光譜。
　　(3)采用支持向量機(jī)方法進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)，對(duì)比分析HJ-1A高光譜影像在經(jīng)過融合前、后;包絡(luò)線去除前、后;應(yīng)用全部波段或特征波段分類8種處理情況下的分類結(jié)果后發(fā)現(xiàn):影像在經(jīng)過包絡(luò)線去除處理

5、后總體分類精度和kappa系數(shù)均明顯下降，原因是包絡(luò)線去除擴(kuò)大了條帶噪聲，降低了信噪比，水田和沼澤的分類效果有提高有降低;影像在經(jīng)過與Landsat-8全色影像融合處理后，以及應(yīng)用影像的特征光譜波段分類時(shí)總體分類精度和kappa系數(shù)，水田和沼澤的分類效果有提高有下降。水體的分類效果在各情況下變化不明顯。基于融合前包絡(luò)線去除前的HJ-1A高光譜影像，應(yīng)用濕地的特征光譜波段分類得到的總體分類精度及水田、水體和沼澤的分類精度最高。