基于无人机高光谱影像波段选择的薇甘菊分类

发布时间：2022-09-21 16:54

　　薇甘菊是危害最严重的外来入侵物种之一,其生长与传播极其迅速,对我国森林生态系统造成了严重破坏,相关管理部门需要一个有效的薇甘菊监测手段。传统人工调查方式需要投入大量的人力物力,成本高昂、效率低下;近年来快速发展的高光谱遥感技术为薇甘菊的监测提供了新思路。本文以无人机搭载的Nano-Hyperspec高光谱仪获取的广东省增城林场遥感影像数据为基础,对高光谱数据进行几何校正、影像降噪处理、辐射定标及坏带波段剔除等影像预处理;运用最佳指数因子法（OIF）、自适应波段法（ABS）、自动子空间划分（ASP）与自适应波段相结合的波段选择法（ASP+ABS） 3种方法进行波段选择,获取信息量较大且波段间相关性较低的特征波段组成薇甘菊分类最佳波段组合,生成3幅遥感影像;最后采用支持向量机方法（SVM）对生成的3幅不同遥感影像进行分类,以分类结果的精度评价3种波段组合对薇甘菊高光谱特征的响应程度,选出更能反映薇甘菊的光谱特征的波段组合。试验结果表明,针对Nano-Hyperspec遥感影像数据,使用OIF波段选择法,研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别为74.62%、66.52%;使用ABS波段选择法... 

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【文章目录】：
1 研究区概况
2 研究方法
    2.1 数据选择和处理
    2.2 分类训练样本获取
    2.3 高光谱特征选择方法
        2.3.1 最佳指数法
        2.3.2 自适应波段选择法
        2.3.3 自动子空间划分与自适应波段选择结合的波段选择法
3 结果与分析
    3.1 波段选择结果
    3.2 影像分类
4 结论与讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于无人机遥感的盛花期薇甘菊爆发点识别与监测[J]. 孙中宇,荆文龙,乔曦,杨龙.  热带地理. 2019(04)
[2]基于波段选择改进的高光谱端元提取方法[J]. 严阳,华文深,张炎,崔子浩,刘恂.  激光技术. 2019(04)
[3]福建省新分布植物（Ⅴ）[J]. 孙丽娟,余红萍,陈洁,陈炳华.  福建师范大学学报(自然科学版). 2018(05)
[4]融合空谱特征和集成超限学习机的高光谱图像分类[J]. 谷雨,徐英,郭宝峰.  测绘学报. 2018(09)
[5]广东省湿地维管植物资源现状及保护利用[J]. 袁晓初,张弯弯,王发国,王永淇,郭亚男,徐蕾.  植物科学学报. 2018(02)
[6]机载高光谱影像降维方法比较[J]. 冯云云,刘丽娟,陆灯盛,庞勇.  浙江农林大学学报. 2017(05)
[7]非线性变换和信息相邻相关的高光谱自适应波段选择[J]. 张爱武,杜楠,康孝岩,郭超凡.  红外与激光工程. 2017(05)
[8]基于聚类和最佳指数的快速高光谱波段选择方法[J]. 郭彤,华文深,刘恂,刘晓光.  光学技术. 2016(06)
[9]高光谱图像处理与信息提取前沿[J]. 张兵.  遥感学报. 2016(05)
[10]高光谱遥感影像分类研究进展[J]. 杜培军,夏俊士,薛朝辉,谭琨,苏红军,鲍蕊.  遥感学报. 2016(02)

硕士论文
[1]基于HJ1A-HSI高光谱遥感影像的果园识别研究[D]. 魏宇.山东农业大学 2018
[2]博白林场三种主要有害生物发生规律及防控措施[D]. 李步斌.中南林业科技大学 2016



本文编号：3680316