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1、第25卷第3期遥感技术与应用Vol.25No.32010年6月REMOTESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATIONJun.2010基于最佳波段指数和JM距离可分性的高光谱数据最佳波段组合选取研究以环境小卫星高光谱数据在东莞市的应用为例1,2112马娜,胡云锋,庄大方,王新生(1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;2.湖北大学资源环境学院,湖北武汉430062)摘要:高光谱数据普遍存在波段相关性强、数据冗余严重的特点,因此选择合适的波段组合,
2、是高效开展后续应用研究的基础。以东莞市为研究区,应用环境与灾害监测预报小卫星(HJ1A)高光谱数据,在分析各波段信息含量和波段间相关性的基础上,使用了3种经典的波段指数选择最佳波段组合;针对经典模型应用中存在的问题,对最佳指数模型进行了改进,通过对波段均方差和相关性设置一定阈值,筛选得到一个较为合理的波段组合;最后,针对草地、林地和耕地3种地物,应用JM距离模型对3种地物的可分性进行判别,并指出:5080108波段组合,5079108波段组合以及5080111波段组合是分别用于草地林地、草地耕地
3、、耕地林地分类的最佳波段组合。关键词:环境与灾害监测预报小卫星;高光谱;最佳波段组合;可分性中图分类号:TP75文献标志码:A文章编号:10040323(2010)030358081引言性高,常常导致高光谱数据冗余严重,信息密度降低。因此,选择合适的波段组合,是高效开展后续应高光谱遥感(HyperspectralRemoteSensing)用研究的基础和前提。是以纳米尺度对目标进行连续光谱成像的新技术,东莞市位于广东省中南部,珠江口东岸,东江下它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质,在高光游的
4、珠江三角洲。地处113∃39%~113∃51%E,[1]谱遥感中能被探测。与传统多光谱遥感数据相22∃55%~23∃6%N(如图1)。处于南亚热带,受季风海比,高光谱数据具有以下明显特点:光谱分辨率高,洋性气候影响明显,具有丰富的水热资源,极有利于高光谱传感器可以获取从可见光到热红外的连续波植物多样性的发展。主要植被类型为常绿针叶林、段;光谱范围广、波段窄、对地物可以连续成像;信噪针阔叶混交林、典型常绿阔叶林、季风常绿阔叶林[2]比普遍较低,噪声增加,增加了数据处理的难度。等。地带性土壤类型为赤红壤。四季常绿植被覆
5、盖应用传统遥感数据处理方法处理高光谱数据极有利于遥感解译工作。[34]时,经常遇到Hughes现象,即维数祸根!。高2基础数据和方法光谱数据中成百个波段构成的海量数据对后续数据处理造成了巨大压力,主要表现在:∀海量的高光环境与灾害监测预报小卫星星座A、B星(HJ谱数据需要更大的存储空间和更多的运算时间,不1A/B星)于2008年9月6日成功发射。HJ1A星仅要求有更高性能的计算机软、硬件配置,并且常常搭载了CCD相机和超光谱成像仪(HSI),HJ1B星[5]导致操作难度增大。#波段数成10倍的增加并搭载了
6、CCD相机和红外相机(IRS)。超光谱成像不意味可利用信息亦等比例增加;由于波段间相关仪(HIS)所形成图像幅宽大于50km、地面像元分收稿日期:20091216;修订日期:20100518基金项目:科技部科技支撑计划(2006BAC08B05),国家自然科学基金项目(40701150,40971223),瑞典科学基金亚洲联系项目,中国科学院地理科学与资源研究所青年人才领域前沿项目(O7H70163AR)。作者简介:马娜(1984-),女,硕士研究生,研究方向为自然资源与土壤遥感。Email:mana.h
7、ailang@163.com。作者简介:胡云锋(1974-),副研究员,主要从事资源环境遥感与地理信息技术应用研究。Email:huyf@lreis.ac.cn。第3期马娜等:基于最佳波段指数和JM距离可分性的高光谱数据最佳波段组合选取研究359图1研究区位置以及高光谱合成影像图(RGB=50,108,80)Fig.1Thepositionandhyspectralimageofthestudyarea[1617][1819]辨率为100m,具有&30∃侧视能力和星上定标功距离、B距离(Bhat
8、tacharyyaDistance),离散[5,20]能。工作谱段为0.45~0.95m,谱段数为110~度(Divergence)等。128,平均光谱分辨率为5nm。3最佳波段选取及可分性分析本实验所使用的高光谱数据于2008年12月25日获得,光谱景序列号44656,产品序列号3.1波段信息量分析48401,共115个谱段,各波段增益0.7。由于1
