【摘要】：地表物分類識別具有重要的變化特征,是反映目標區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化的重要標志。隨著遙感技術(shù)的興起與發(fā)展,高光譜遙感技術(shù)已經(jīng)在社會的各個領(lǐng)域體現(xiàn)了它的重要作用。高光譜遙感光譜通道數(shù)量較多,光譜分辨率高達納米級,蘊含著近似連續(xù)并且豐富的光譜信息。使用高光譜遙感圖像處理技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對地表物的類型進行分類研究,實現(xiàn)高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)處理在現(xiàn)實生活中的應(yīng)用。在2000年11月發(fā)射的地球觀測衛(wèi)星-1(EO-1)是美國航空航天局(NASA)在新千年計劃(NMP)計劃中第一顆對地面進行觀測的地球衛(wèi)星,在這顆地球觀測衛(wèi)星上擁有三種對地球成像的傳感器,分別為高級陸地成像儀(ALI),高光譜成像儀(Hyperion)以及大氣校正儀(AC)。本論文選用Hyperion高光譜遙感圖像作為研究對象,對當?shù)氐匚镞M行特征提取,采用高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)對該地區(qū)的地表物分類研究具有十分重要的意義。本論文在對當前基于高光譜遙感圖像地表物分類研究的基礎(chǔ)之上,選用Hyperion在特定時間段的高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)信息,運用監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類的方法對圖像進行識別。整個過程包括三個基本步驟:首先對高光譜遙感圖像進行預(yù)處理,主要包括圖像壞道信息以及水汽波段去除、壞線修復(fù)、高光譜遙感圖像中大氣的校正以及Smile效應(yīng)的去除;再對預(yù)處理的結(jié)果進行基于最小噪音變換與純凈像元指數(shù)的特征像元提取,最后對經(jīng)過處理后的圖像應(yīng)用不同方法進行地表物的分類與精確度的分析評價。通過對K均值聚類算法(K-means),迭代自組織分析算法(Isodata),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與光譜角填圖四種分類算法的精度比較,確定基于光譜角的分類方法具有最高的分類精度,分類精度能夠達到80%,能夠較好的滿足高光譜影像的分類要求。
【圖文】：

圖１高光譜遙感信息圖像示意圖逡逑Ｆｉｇ．邋１邋Ｉｍａｇｅ邋ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｍａｐ邋0ｒｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ邋ｒｅｍｏｌｃ邋ｓｅｎｓｉｎｇ邋ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ逡逑

圖２高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示意圖逡逑Ｆｉｇ．２邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｈｙｐｏｒｓｐｃｃｔｒａｌ邋ｒｅｍｏｔｅ邋ｓｅｎｓｉｎｇ邋ｉｍａｇｅ邋ｄａｔａ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ逡逑
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP751

【參考文獻】

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本文編號：2598329