2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,遙感技術(shù)在濕地領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。傳統(tǒng)遙感只能識(shí)別植被、水體、裸地等差異較大的地類,無法滿足濕地植被類型的識(shí)別要求。高光譜數(shù)據(jù)具有光譜分辨率高、波段數(shù)目多、數(shù)據(jù)量龐大的顯著特點(diǎn),為濕地植被類型的精細(xì)分類與識(shí)別提供了可能。
   本文從多個(gè)角度,對(duì)東洞庭湖典型濕地植被類型苔草、蘆葦、蘆蒿、辣蓼和柳樹開展高光譜特征研究,在高光譜觀測(cè)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行光譜降維,運(yùn)用馬氏距離法(Mahalanobis),費(fèi)希爾(F

2、isher)和貝葉斯法(Bayes)識(shí)別濕地植被類型。首先,將預(yù)處理后的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)數(shù)運(yùn)算、對(duì)數(shù)運(yùn)算、對(duì)數(shù)的導(dǎo)數(shù)運(yùn)算,以突顯各植被類型的反射光譜特征差異。采用連續(xù)統(tǒng)去除法提取參數(shù),進(jìn)一步分析各植被類型的吸收光譜特征。然后采用基于均值置信區(qū)間帶的光譜特征選擇方法和主成分分析的特征提取方法,進(jìn)行光譜降維。最后,采用馬氏距離法,費(fèi)希爾和貝葉斯法對(duì)濕地植被進(jìn)行識(shí)別,并對(duì)各方法的結(jié)果進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)。主要研究結(jié)果有:
   (1)高光譜

3、數(shù)據(jù)能反映豐富的濕地植被光譜特征。在350-2500nm波段范圍內(nèi),反射率波譜曲線波峰極值出現(xiàn)在520nm、710nm、1550nm和2150nm,波谷極值位置為670nm、950nm、1200nm和1450nm。運(yùn)用導(dǎo)數(shù)和對(duì)數(shù)變換方法,能達(dá)到放大各植被類型差異的效果,有利于各植被類型的識(shí)別。
   (2)利用連續(xù)統(tǒng)去除方法探討光譜吸收特征,5種植被類型的吸收深度、吸收寬度、吸收面積以及對(duì)稱度等光譜參數(shù)均存在差異,說明5種植被類

4、型光譜差異明顯。
   (3)基于均值置信區(qū)間帶選擇的特征波段為:反射率光譜的540~570nm,660~670nm,740~750nm,890~900nm,1060~1070nm;基于一階導(dǎo)數(shù)的特征光譜:700~730nm,780~810nm;基于對(duì)數(shù)的特征波段為:400~500nm,750~800nm,890~900nm,930~950nm,1430~1490nm,2090~2170nm;對(duì)數(shù)導(dǎo)數(shù)的特征波段為:400~410

5、nm,500~520nm,690~700nm,1480~1520nm。
   (4)利用原始反射光譜進(jìn)行導(dǎo)數(shù)運(yùn)算(d(R)),對(duì)數(shù)運(yùn)算(LOG(R))以及對(duì)數(shù)的導(dǎo)數(shù)運(yùn)算d(LOG(R))能有效提高濕地植被的識(shí)別精度,其中對(duì)數(shù)運(yùn)算及對(duì)數(shù)的導(dǎo)數(shù)運(yùn)算效果較好。
   (5)Mahalanobis、Fisher、Bayes三種判別方法,其中Fisher方法對(duì)5種植被類型的判別精度最高。5種植被類型中,辣蓼最易被區(qū)分,與苔草,蘆蒿

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