基于濕地分類的環(huán)境衛(wèi)星高光譜影像處理方法及分類效果對比研究——以圖們江口地區(qū)為例.pdf

1、圖們江口地處中國、朝鮮、俄羅斯三國交界，該區(qū)域河湖眾多，濕地動植物種類極為豐富，濕地研究和保護價值巨大。區(qū)位特點使對朝鮮和俄羅斯境內的濕地調查困難，因此，遙感是進行該地區(qū)濕地分類的最佳途徑。高光譜遙感數(shù)據(jù)的光譜分辨率高，具有對地物類型進行精細研究的潛力，但其也有空間分辨率較低、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)質量等問題。針對上述問題，本文利用重訪周期長，較易獲取的國產HJ-1A衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)開展影像融合、包絡線去除、特征光譜提取等研究。針對圖們江口地區(qū)濕

2、地分類需求，利用發(fā)展成熟，應用廣泛的支持向量機方法開展?jié)竦胤诸愌芯?，主要研究成果如?
　　(1)針對國產HJ-1A衛(wèi)星高光譜遙感影像空間分辨率較低的不足，應用Landsat-8全色影像開展了主成分(PC)變換、Gram-Schmidt Pan Sharping兩種融合方法的光譜保真性分析。結果表明:Gram-Schmidt Pan Sharping融合方法對水田、水體、林地和草地的光譜保真更好，主成分(PC)變換融合方法對裸地的

3、光譜保真更好，兩種融合方法對沼澤的光譜保真相近。在460～516nm波段Gram-Schmidt Pan Sharpening融合影像的光譜保真性更優(yōu)，516～952nm波段主成分(PC)變換融合影像的光譜保真性表現(xiàn)較好。
　　(2)采用基于光譜標準差閾值的特征光譜提取方法提取了融合前、后HJ-1A高光譜影像中濕地的特征光譜。融合前影像中，包絡線去除前水體的特征光譜較多，在可見光和近紅外范圍都有分布，水田的特征光譜較少，只在可見光

4、范圍分布，沼澤沒有特征光譜;包絡線去除后，只有水體仍存在特征光譜，全部分布在近紅外范圍，并且數(shù)量也減少。融合后影像中，包絡線去除前水體的特征光譜較多，沼澤和水田的特征光譜較少，全部分布在可見光范圍;包絡線去除后水田、水體和沼澤都不再有特征光譜。
　　(3)采用支持向量機方法進行分類實驗，對比分析HJ-1A高光譜影像在經過融合前、后;包絡線去除前、后;應用全部波段或特征波段分類8種處理情況下的分類結果后發(fā)現(xiàn):影像在經過包絡線去除處理

5、后總體分類精度和kappa系數(shù)均明顯下降，原因是包絡線去除擴大了條帶噪聲，降低了信噪比，水田和沼澤的分類效果有提高有降低;影像在經過與Landsat-8全色影像融合處理后，以及應用影像的特征光譜波段分類時總體分類精度和kappa系數(shù)，水田和沼澤的分類效果有提高有下降。水體的分類效果在各情況下變化不明顯?；谌诤锨鞍j線去除前的HJ-1A高光譜影像，應用濕地的特征光譜波段分類得到的總體分類精度及水田、水體和沼澤的分類精度最高。