毛竹專題信息高光譜特征指數(shù)反演技術(shù)研究.pdf

1、竹產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展迫切要求遙感技術(shù)提供給其快速、準(zhǔn)確的毛竹空間分布信息。高光譜遙感作為遙感科學(xué)的研究前沿和熱點(diǎn),具有圖像——光譜合一的特點(diǎn),能夠克服多光譜遙感的不足,可通過其精細(xì)光譜優(yōu)勢提高毛竹專題信息提取的精度和準(zhǔn)確性。當(dāng)前可利用的高光譜遙感數(shù)據(jù)源少,尤其在南方地區(qū)受地形復(fù)雜、氣候多變等因素影響獲取的影像數(shù)據(jù)質(zhì)量往往難以滿足植被識別的要求,且影像成像空間范圍??；而多光譜數(shù)據(jù)源豐富,影像成像空間范圍大。為充分利用多光譜和高光譜的優(yōu)勢,開展

2、基于多光譜的高光譜特征指數(shù)反演技術(shù)研究是具有現(xiàn)實(shí)意義的。同時(shí),植物的光譜特征都是由其化學(xué)和形態(tài)學(xué)特征決定的,使得基于多光譜的高光譜特征指數(shù)反演成為可能。本文以福建省閩清、德化、永泰縣的部分區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū),以開窗口方式建立研究對象,利用HyperionEO-1高光譜遙感數(shù)據(jù)和TM多光譜數(shù)據(jù),圍繞毛竹專題信息高光譜特征指數(shù)反演技術(shù)這一主題,開展了高光譜數(shù)據(jù)降維,識別毛竹的最佳高光譜特征確定,基于識別毛竹最佳高光譜特征、TM影像數(shù)據(jù)、相關(guān)的植被

3、指數(shù)、地形因子等遙感信息的高光譜特征指數(shù)模型構(gòu)建,基于高光譜特征指數(shù)的毛竹專題信息提取等研究,得到如下結(jié)論:
　　 (1)高光譜遙感數(shù)據(jù)分析可得:可用于研究的高光譜共計(jì)122個(gè)波段,其中31～50、54～68、75～89、94～122波段子集包含的信息量較多,是理想的候選波段子集,波段122是最優(yōu)波段。光譜特性上,在任一波段上經(jīng)濟(jì)林與其它地物的可分性大；在l-25波段、31～50波段、58～66波段、74～85波段、92～122

4、波段、80～85波段,竹林、杉木、闊葉林、經(jīng)濟(jì)林的DN值差異較明顯是理想的波段子集,26～30波段、51～57波段、67～73波段、86-91波段重疊現(xiàn)象嚴(yán)重。
　　 (2)采用波段指數(shù)法、自適應(yīng)波段選擇法、均值間的標(biāo)準(zhǔn)距離法、OIF指數(shù)法、主成分分析法等方法對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,得到的分類特征組合分別為:36、63、122波段組合；63、111、122波段組合:6、97、122波段組合；44、82、122波段組合；可見光區(qū)間的

5、第一主成分(Y1)、近紅外區(qū)間的第二主成分(Y4)、短波紅外區(qū)間的第二主成分(Y6)組合。
　　 (3)各組合分類特征的分類結(jié)果表明:基于主成分分析法選擇的分類特征分類的總精度和毛竹精度最高,總精度為80.36％,毛竹精度為88.70％；基于波段指數(shù)法、自適應(yīng)波段選擇法、均值標(biāo)準(zhǔn)距離法和OIF指數(shù)法選擇的分類特征分類的總精度分別為64.97％、65.66％、71.29％、66.62％；毛竹精度分別為71.75％、72.32％、8

6、2.49％、72.32％。即確定主成分分析法選擇的分類特征(Y1、Y4和Y6)作為識別毛竹的最佳特征,并作為構(gòu)建模型的因變量。
　　 (4)分析了毛竹與其它樹種在多光譜(TM)、植被指數(shù)、地形因子等上的差異,在此基礎(chǔ)上,選擇TM(1、2、3、4、5、7等波段)、植被指數(shù)(NDVI、RVI、PVI)、高程、坡度和坡向?yàn)樽宰兞?Y1、Y4、Y6為因變量,利用逐步回歸,構(gòu)建高光譜特征指數(shù)模型,分別為:Y1=-572.7924+1.66

7、84B1+1.551582+11.717583-4.386784+267.5064RVIY4=13.8438-6.0826高程3+9.5899緩坡+9.3137陡坡-0.6787PVIZ6=2.286-0.139高程3+0.132陡坡-0.064急坡-0.021B1+0.189NDVIY6=(0.15×Z6+1)1／0.15
　　 其中Y1、Y4、Y6為高光譜中能有效識別毛竹的分類特征,Z6是Y6經(jīng)過Box-Cox變換的結(jié)果；B

8、1、B2、B3、B4為TM影像的第一、二、三、四波段；RVI為比值植被指數(shù)；NDVI為歸一化比值植被指數(shù)；高程3為高程800～1200 m；緩坡為坡度6～15°；陡坡為坡度26～35°；急坡為坡度36～45°。
　　 (5)通過所建立的指數(shù)模型,嘗試了對高光譜特征的反演,并在反演結(jié)果圖上進(jìn)行了毛竹專題信息的提取,分類結(jié)果與傳統(tǒng)基于多光譜數(shù)據(jù)的分類比較獲得了較高的分類精度,具體為:基于高光譜特征指數(shù)分類的總精度為73.18％,Ka

9、ppa系數(shù)為0.6552；基于TM原始數(shù)據(jù)分類的總精度為62.48％,Kappa系數(shù)為0.5170；二者比較,前者比后者總精度提高了10.70個(gè)百分點(diǎn),Kappa系數(shù)提高了0.1382。同時(shí),前者的毛竹分類精度達(dá)到86.52％,而后者的毛竹分類精度為74.47％,前者比后者毛竹精度提高了12.05個(gè)百分點(diǎn),其它樹種的分類精度也都有不同程度的提高,其中,杉木精度提高了43.44個(gè)百分點(diǎn),馬尾松精度提高了5.73個(gè)百分點(diǎn),闊葉林精度提高了1