基于HJ-1A星HSI高光谱数据的南疆盆地主栽经济林树种识别研究
发布时间：2021-04-07 08:52
近十几年来,南疆环塔里木盆地已经发展成为我国特色林果的主产区,是新疆农村经济发展和农民增收的主导产业。以地面调查为主的传统森林资源调查方式,费时、耗力、成本高及周期长；以多光谱遥感为辅的资源调查难以区分树种,不能满足南疆林果产业工程信息化管理发展的需要。而高光谱遥感数据具有窄波段、多通道以及图谱合一的优点,为准确地探测具有细微光谱差异的不同树种类别提供了可能。本文以国产HJ-1A卫星的高光谱数据（Hyper-Spectral Imager, HSI）为数据源,以新疆阿克苏地区温宿县周边大面积人工栽植的苹果（Malus pumila Mill）、核桃（Juglans regia Linn）、束（Ziziphus zizyphus Mill）3种果树为研究对象,采用不同的去噪方法和降维方式对高光谱影像进行处理,开展了基于特征空间和基于光谱空间的经济林树种识别研究,拓展了国产卫星数据的应用领域,以期为南疆主栽经济林树种的遥感监测识别和经济林资源信息的管理提供科学依据。所得主要结论如下：（1）基于波段选择的南疆主栽经济林树种识别研究表明：HJ-1A卫星HSI数据筛选出的敏感波段集中在红光和近红...
【文章来源】：新疆农业大学新疆维吾尔自治区
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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【参考文献】：
期刊论文
[1]国内外星-空-地遥感数据地面应用系统综述[J]. 肖政浩,汪大明,温静,方洪宾,胡玉新,许宁. 地质力学学报. 2015(02)
[2]基于SAM算法的遥感影像湿地植被分类[J]. 李明泽,张培赢. 森林工程. 2015(02)
[3]结合光谱图像技术和SAM分类法的甘蓝中杂草识别研究[J]. 祖琴,张水发,曹阳,赵会义,党长青. 光谱学与光谱分析. 2015(02)
[4]基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类[J]. 谭玉敏,夏玮. 测绘与空间地理信息. 2014(04)
[5]改进的OIF和SVM结合的高光谱遥感影像分类[J]. 张磊,邵振峰. 测绘科学. 2014(11)
[6]高光谱遥感在植被分类中的研究[J]. 王筱君. 矿山测量. 2014(01)
[7]基于叶片-冠层-大气耦合的植物星上光谱特性模拟分析[J]. 佃袁勇,方圣辉. 国土资源遥感. 2013(03)
[8]基于TM影像植被信息提取研究[J]. 黄青霞,李向新,杨莉. 安徽农业科学. 2013(14)
[9]Hyperion高光谱影像波段选择方法比较研究[J]. 孙华,鞠洪波,张怀清,林辉,刘华,凌成星,符利勇. 红外. 2013(02)
[10]新疆特色林果业发展现状、存在问题及对策[J]. 罗万杰. 新疆农垦科技. 2012(08)
博士论文
[1]高光谱图像的分类技术研究[D]. 何同弟.重庆大学 2014
[2]基于高光谱数据的果树理化性状信息提取研究[D]. 邢东兴.西北农林科技大学 2009
硕士论文
[1]基于冠层光谱的南疆盆地主栽果树树种识别有效波段选择研究[D]. 闫晓勇.新疆农业大学 2014
[2]基于混合像元分解方法的MODIS森林类型识别研究[D]. 陈利.中南林业科技大学 2014
[3]基于光谱匹配的高光谱识别技术研究[D]. 叶凡.成都理工大学 2013
[4]Hyperion影像森林植被分类方法与应用研究[D]. 董连英.吉林大学 2013
[5]基于叶片非成像高光谱数据树种分类[D]. 褚西鹏.浙江农林大学 2012
[6]基于HJ-1A星HSI高光谱数据的植被分类研究[D]. 陈丹.南京农业大学 2012
[7]高光谱遥感在森林树种识别中的应用[D]. 王志辉.浙江农林大学 2011
[8]基于Logit模型的混合像元分解绿地覆盖提取[D]. 薛春燕.南京林业大学 2011
[9]基于叶片和冠层级别的高光谱城市树种识别[D]. 何诗静.华中农业大学 2011
[10]多角度高光谱遥感森林类型分类方法研究[D]. 李小梅.内蒙古农业大学 2010
本文编号：3123186
【文章来源】：新疆农业大学新疆维吾尔自治区
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１硏究区位蓋示意图??Ｆｉｇ－２－ｌ?Ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｉ＊ｅｓｅａｒｃｈ?ａｒｅａ??２．２数据来源??
新爾农业大学硕±学位论文??取的样方进行每木检尺调查，针对典型样地的主要调查因子包括树种、树龄、株行距、??树高、冠幅、地被物、基径、枝下高、样株数等，研究区典型样方分布如图２－３所示。??Ｉ?Ｊ?适盈；?ｒ?ｊ＇＼?Ａ．?Ｉ??Ｉ；?ｉ謂??ｕＩＩ?ＩＩＩ备’户?Ｖ－：Ｘ＿?Ｊ?山＾??图２－３研究医典型祥方分布图??Ｆｉｇ．?２－３?Ｔｙｐｉｃａｌ?ｓａｍｐｌｅ?ｇｒｏｕｎｄ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ａｒｅａ??２．２．３研究区主栽械种冠层光湛数据获取??光谱测量仪器采用美国ＡＳＤ公司生产的手持式看Ｐ外光谱福射仪（ＦｉｅｌｄＳｐｅｃ??ＨａｎｄＨｅｉｄ）?，?２０１４年…月对研究区相同立地条件下生长健康的３种主栽果树树种（苹??果、核桃、红專）进行冠层光谱测定。苹果样地６块，每块样地Ｈ？１２巧样株，核桃??样地５块，每块样地１２？１３棵样株，红夢样地５块，每块样地１２？ｎ棵样袜，研究区??光谱样地分布如图２－４所示。??选择晴朗且无云无风的天气条件，在太阳高度角变化不大的正午时段（北京时间??１２：００￣１６：００）对光谱样地巧选取的典型样株的冠层光谱反射率数据进行测量。测得的光??谱反射率数据在剔除异常值的基础上，对单一树种的阴、阳面分别取均值，得到单一树??种的光谱反射率曲线。??１５??
新爾农业大学硕±学位论文??取的样方进行每木检尺调查，针对典型样地的主要调查因子包括树种、树龄、株行距、??树高、冠幅、地被物、基径、枝下高、样株数等，研究区典型样方分布如图２－３所示。??Ｉ?Ｊ?适盈；?ｒ?ｊ＇＼?Ａ．?Ｉ??Ｉ；?ｉ謂??ｕＩＩ?ＩＩＩ备’户?Ｖ－：Ｘ＿?Ｊ?山＾??图２－３研究医典型祥方分布图??Ｆｉｇ．?２－３?Ｔｙｐｉｃａｌ?ｓａｍｐｌｅ?ｇｒｏｕｎｄ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ａｒｅａ??２．２．３研究区主栽械种冠层光湛数据获取??光谱测量仪器采用美国ＡＳＤ公司生产的手持式看Ｐ外光谱福射仪（ＦｉｅｌｄＳｐｅｃ??ＨａｎｄＨｅｉｄ）?，?２０１４年…月对研究区相同立地条件下生长健康的３种主栽果树树种（苹??果、核桃、红專）进行冠层光谱测定。苹果样地６块，每块样地Ｈ？１２巧样株，核桃??样地５块，每块样地１２？１３棵样株，红夢样地５块，每块样地１２？ｎ棵样袜，研究区??光谱样地分布如图２－４所示。??选择晴朗且无云无风的天气条件，在太阳高度角变化不大的正午时段（北京时间??１２：００￣１６：００）对光谱样地巧选取的典型样株的冠层光谱反射率数据进行测量。测得的光??谱反射率数据在剔除异常值的基础上，对单一树种的阴、阳面分别取均值，得到单一树??种的光谱反射率曲线。??１５??
【参考文献】：
期刊论文
[1]国内外星-空-地遥感数据地面应用系统综述[J]. 肖政浩,汪大明,温静,方洪宾,胡玉新,许宁. 地质力学学报. 2015(02)
[2]基于SAM算法的遥感影像湿地植被分类[J]. 李明泽,张培赢. 森林工程. 2015(02)
[3]结合光谱图像技术和SAM分类法的甘蓝中杂草识别研究[J]. 祖琴,张水发,曹阳,赵会义,党长青. 光谱学与光谱分析. 2015(02)
[4]基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类[J]. 谭玉敏,夏玮. 测绘与空间地理信息. 2014(04)
[5]改进的OIF和SVM结合的高光谱遥感影像分类[J]. 张磊,邵振峰. 测绘科学. 2014(11)
[6]高光谱遥感在植被分类中的研究[J]. 王筱君. 矿山测量. 2014(01)
[7]基于叶片-冠层-大气耦合的植物星上光谱特性模拟分析[J]. 佃袁勇,方圣辉. 国土资源遥感. 2013(03)
[8]基于TM影像植被信息提取研究[J]. 黄青霞,李向新,杨莉. 安徽农业科学. 2013(14)
[9]Hyperion高光谱影像波段选择方法比较研究[J]. 孙华,鞠洪波,张怀清,林辉,刘华,凌成星,符利勇. 红外. 2013(02)
[10]新疆特色林果业发展现状、存在问题及对策[J]. 罗万杰. 新疆农垦科技. 2012(08)
博士论文
[1]高光谱图像的分类技术研究[D]. 何同弟.重庆大学 2014
[2]基于高光谱数据的果树理化性状信息提取研究[D]. 邢东兴.西北农林科技大学 2009
硕士论文
[1]基于冠层光谱的南疆盆地主栽果树树种识别有效波段选择研究[D]. 闫晓勇.新疆农业大学 2014
[2]基于混合像元分解方法的MODIS森林类型识别研究[D]. 陈利.中南林业科技大学 2014
[3]基于光谱匹配的高光谱识别技术研究[D]. 叶凡.成都理工大学 2013
[4]Hyperion影像森林植被分类方法与应用研究[D]. 董连英.吉林大学 2013
[5]基于叶片非成像高光谱数据树种分类[D]. 褚西鹏.浙江农林大学 2012
[6]基于HJ-1A星HSI高光谱数据的植被分类研究[D]. 陈丹.南京农业大学 2012
[7]高光谱遥感在森林树种识别中的应用[D]. 王志辉.浙江农林大学 2011
[8]基于Logit模型的混合像元分解绿地覆盖提取[D]. 薛春燕.南京林业大学 2011
[9]基于叶片和冠层级别的高光谱城市树种识别[D]. 何诗静.华中农业大学 2011
[10]多角度高光谱遥感森林类型分类方法研究[D]. 李小梅.内蒙古农业大学 2010
本文编号：3123186
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