本文關(guān)鍵詞：基于光譜特征的濕地植物種類(lèi)識(shí)別　出處：《國(guó)土資源遙感》2016年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：光譜特征的選擇對(duì)于濕地植被的識(shí)別精度和效率有直接的影響作用。以美國(guó)舍曼(Sherman)島水域?yàn)檠芯繀^(qū),基于Hy Map航空高光譜遙感影像數(shù)據(jù),分析濕地植被的一階微分光譜和光譜吸收特征,利用逐步判別分析法篩選識(shí)別精度較好的光譜特征參數(shù)參與C4.5決策樹(shù)分類(lèi)。結(jié)果表明:4種濕地植被的一階導(dǎo)數(shù)光譜特征差異較小,吸收特征差異性相對(duì)較大;基于一階微分光譜特征和光譜吸收特征利用C4.5決策樹(shù)進(jìn)行分類(lèi),可以實(shí)現(xiàn)濕地植被在物種水平上的識(shí)別,并達(dá)到較好的分類(lèi)精度。
[Abstract]:The selection of spectral features has a direct impact on the accuracy and efficiency of wetland vegetation identification. Based on Hy Map aerial hyperspectral remote sensing data, the first order differential spectrum and spectral absorption characteristics of wetland vegetation were analyzed. Stepwise discriminant analysis was used to select the spectral characteristic parameters with better recognition accuracy to participate in the classification of C4.5 decision tree. The results showed that there was little difference in the first derivative spectral characteristics of the four types of wetland vegetation. The difference of absorption characteristics is relatively large; Based on the first order differential spectral feature and spectral absorption feature, the classification of wetland vegetation on species level can be realized by using C4.5 decision tree, and the classification accuracy is better.
【作者單位】： 河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院;河南省南陽(yáng)水文水資源勘測(cè)局;
【基金】：中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專(zhuān)項(xiàng)(編號(hào):XDA05050106) 生態(tài)十年專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目“復(fù)雜背景下地物信息提取規(guī)則集構(gòu)建”(編號(hào):STSN-01-05)共同資助
【分類(lèi)號(hào)】：Q948;TP79
【正文快照】： 0引言近年來(lái),高光譜遙感技術(shù)在濕地植被的精細(xì)識(shí)別和分類(lèi)方面的應(yīng)用逐漸增多。由于高光譜遙感數(shù)據(jù)具有波段多、信息量大、信息冗余等特點(diǎn),如何對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的重點(diǎn)問(wèn)題之一[1]。Hestir等采用光譜角分類(lèi)器對(duì)美國(guó)加州三角洲的入侵水生植物進(jìn)行了物種

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