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时间:2019-03-13
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1、学校代码:10225学号:S15772学往冷文塔河地区基于HSI数据的林分类型识别研究王骆指导教师姓名:范文义教授东北林业大学申请学位级别:森牀经理学:硕±学科专业论文提交日期2015年4月论文答辩日期:201:5年6月:授子学位单位:东北林业乂学授予学位日期;2015年6月I答辩委员会主席;论文评阔人:案处知义聲UniversityCode;10225ReisterCode:S15772gDissertationfortheDereeofMastergHIS
2、datafor化£identificationofadvantaesofgforestteinTahe.ypCandidate:WangLuSupervisor:ProfessorFanWenyi乂ssodateSupervisor:AcademicDereeAliedfor;MastergppSpecialit:ForestManaementygDa化ofOralExandnation:June2015,Universit:NortheastForestrUnive
3、rsityyy摘要摘要高光谱影像是目前国内外逐渐在发展起来的新的遥感技术、,高光谱影像具有波段多一宽而窄、光谱分辨率高、團谱合等特点。根据不同地物的光谱特征,能够辨识和区分地物目标。因此,高光谱遥感技术为解决森林树种的精细识别提供了非常有效的途径。很多专家学者运用高光谱遥感数据进行过森林树种的识别研巧,但是W国产的环境-与灾害监测预报小卫星的高光谱遥感数据作为数据源的研究还是很少。本文利用HJ1A星HS口级产品数据对大兴安岭塔河地区的森林林分类型进行识别研究。导数光谱技术是常用的光谱处理方法,可有效的消陈光谱数据之间的
4、系统误差,削弱大气的吸收、靖、。射散射对目标光谱的影响,可W消除背景噪声,更直观有效的分辨重叠光谱本文对一景影像数据进行一阶微分变换研究区域的、对数变换、对数变换后的导数变换、二阶微分变换、H阶微分变换W后,分别对原始数据和5种变换后数据进行MNF(最小噪声分离变换)变换,判断影像数据的维数,减少了,MNF的主要作用是分离数据中的噪声后处理中的计算量和时间,之后用SVM(支持向量机)分类器分别对6种数据监督分类后进行精度的验证及评价。引入另外三种分类方法(最大似然法、最小距离法、马民距离法),对二阶徹分变换后的HSI数据
5、分别进行分类并比较,最后得出结论;将原始数据进行二阶微分变换后用SVM(支持向量机)为本文研究区域分类的林分类型识别精度最高。-1A关键词:助星导数光谱淋分类型沒持向量机SVM;--IAbstractAbs化actHyperspectralimagehaswiderangeofapplicationsinobjectionextraction,becauseofits-ndhadvantaeofmultisectralaihsectralresolution.化has化erior
6、ityofcaturingpgpppgdiferentobjectsspectralanditispossibletoidentifyanddistinguishthetargetfeature.Thereforehersectralremotesensintechnolorovidesavereffectivewatosolvea,yppggypyyfinerecognitionofforesttreespeciesissue.Althoughtherehasmans
7、tudiesaboutforesttreeseciesextractionbusinersectral,ypyghypp-imaesbutfewstudusedHJ1Adata化doit.I打thisaertheleveloneHSI2roductio打ofg,yp,pp-saeHJ1Atllitewasbeenchoose化identifydominantseciesofTahe.Derivativesectroscopppycaneffectivelyelim
8、inatesstematicerrorbetweenthe
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