高光谱遥感技术在植被信息提取中的应用

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1、测绘第33卷第2期2010年4月55高光谱遥感技术在植被信息提取中的应用邹卓阳杨武年陈颖(成都理工大学遥感与GIS研究所，四川成都610059)[摘要]高光谱遥感技术与传统遥感技术相比，有着图谱合一和光谱连续的优势，能够实现地物的准确识别和精细分类，并且在岩矿信息提取方面取得了显著成果，然而在植被信息提取中的研究尚处于发展阶段。随着农作物估产和土地利用监测等领域对植被精细信息的要求日益提高，高光谱遥感在植被研究中的应用显得越发重要。本文针对高光谱在植被信息提取中的应用进行研究，实现传统多光谱遥感难以完成的准

2、确识别与分类。[关键词]高光谱；植被；信息提取；波谱分析；分类[中图分类号]P237[文献标识码]A[文章编号]1674—5019(2010)02—0055—03ApplicationofHyperspectralRemoteSensingTechnologyinVegetationInformationExtractionZOUZhuo-yangYANGWu—nianCHENYing(MinisterialKeyLabofLandandResourcesInformationTechnologyandAp

3、plication，InstituteofRSandGIS，ChengduUniversityofTechnology,Chengdu610059，China)Abstract：Hyperspectralremotesensingtechnologyhasbeensuccessfullyusedindistinguishingandclassilyingtinyobjectsduetoitshigherspectralresolution．Ithasbrokentherestrictionoftraditi

4、onalmultispectralremotesensing，whichhasdificultyinrealizingvariousspectrumonthesurfaceoftheground．Sofar,therearemanyresearchershavestudiedtheapplicationofhyperspectralremotesensingtechnologyingeologicalsciencesandachievedgratifyingsuccesses．However,itisonl

5、yatthefirststepofstudyinvegetationinformationextraction．Withthedevelopmentofseveralfields，suchasenvironmentalmonitoringandestimating，agriculture，detectionofrenewableandan—renewableresourcesandthelike，applicationofhyperspectralinthestudyofvegetationwillbeco

6、meincreasinglyimportant．Forkeepingabreastofcurrentdevelopmentinscienceandtechnology,thisthesistentativelystudiestheapplicationofHyperspectralremotesensinginvegetationinformationextraction．Keywords：Hyperspectral；Vegetation；Informationextraction；Spectralanal

7、yst；Classification1引言传统的多光谱遥感由于受到波谱分辨率的限制，难以区分地物独特的波谱信息，高光谱遥感技术突破了这一局限，能获得整个可见光、近红外、短波红外、热红外波段的连续光谱，波段数多至几十甚至数百个，光谱分辨率达到纳米级，可获得影像中每个像元的精细光谱⋯。本文利用高光谱影像数据的处理与分析识别技术，对植被精细信息提取进行研究。如图l所示。2高光谱图像预处理2．1研究区域概况本研究选用AVIRIS传感器获取的高光谱影像数据进行实验，其成像参数如表1所示。图1技术路线流程图测绘第33卷

8、第2期2010年4月表1实验数据成像参数成像时间1996年7月5日l8：32：o0波段数目224图像中心坐标N38。03’25。W75。32’58波段间隔9．6nm光谱覆盖范围0．4um～2．45um飞行高度5975m空间分辨率2O米光谱分辨率O．O1Um2．2图像辐射校正识别，对未知波谱与波谱库中要素的匹配由最好、由于传感器接收到的信号与目标的光谱反射率依次到最差进行排序阳。本实验以标准波谱库为参不一致，因而必