基于高光谱遥感数据的森林优势树种组识别1）.pdf

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1、第４３卷第５期东北林业大学学报Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．５２０１５年５月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＯＲＴＨＥＡＳＴＦＯＲＥＳＴＲＹＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＭａｙ２０１５１）基于高光谱遥感数据的森林优势树种组识别王璐范文义（东北林业大学，哈尔滨，１５００４０）摘要本文利用ＨＪ－１Ａ星ＨＳＩ２级产品数据对大兴安岭塔河地区的森林优势树种组进行识别研究。通过对影像数据进行一阶微分变换、对数变换、对数变换后的导数变换、二阶微分变换、三阶微分变换以后，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。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

2、证及评价。结果表明：影像数据经过５种变换后，分类总精度均高于未经变换的原始数据，精度提高幅度为１．５％～４．８％，二阶微分变换分类精度最高（精度为８９．５％，Ｋａｐｐａ系数为０．８０２）；二阶微分变换下的４个优势树种组各自的制图精度和用户精度均高于其他变换方法，平均精度分别为９０．４％和９０．７％，总平均精度为９０．５％。关键词ＨＪ－１Ａ卫星；数据变换；ＳＶＭ；树种识别分类号Ｓ７５７HyperspecrtalRemoteSensingDataforIdentifyingDominantForestTreeSpeciesGroup／／ＷａｎｇＬｕ，Ｆａｎ

3、Ｗｅｎｙｉ（ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００４０，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）／／ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１５，４３（５）：１３４－１３７．ＷｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｔｈｅｄｏｍｉｎａｔｅｆｏｒｅｓｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｇｒｏｕｐｂｙｏｎｅｉｍａｇｅｄａｔａｏｆｔｈｅＨＪ-１ＡｓａｔｅｌｌｉｔｅＬｅｖｅｌ２ＨＳＩｐｒｏｄｕｃｔｉｎｔｈｅＴａｈｅａｒｅａ．Ｗｅａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｉｍａｇｅｄａｔａｂｙｆｉｒｓｔｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ，ｌｏｇ，ｆｉｒｓｔｄｅｒｉｖａｔ

4、ｉｖｅｏｆｌｏｇ，ｔｈｅｓｅｃｏｎｄｄｅｒｉｖａｔｉｖｅａｎｄｔｈｅｔｈｉｒｄｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｄｅｐｏｓｅｄｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｄａｔａａｎｄｆｉｖｅｋｉｎｄｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｄａｔａｂｙＭＮＦ（ＭｉｎｉｍｕｍＮｏｉｓｅＦｒａｃ-ｔｉｏｎ），ｔｈｅｎｖｅｒｉｆｉｅｄａｎｄａｐｐｒａｉｓｅｄｔｈｅｍｗｉｔｈｔｈｅＳＶＭ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ）ａｆｔｅｒｃｏｍｂｉｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｇｒｏｕｎｄｄａｔａｃｏｍｐｕｔｉｎｇｃｏｎｆｕｓｉｏｎｍａｔｒｉｘｆｏｒｖａｌｉｄａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃ

5、ａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｗｉｔｈｆｉｖｅｋｉｎｄｓｏｆｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｗａｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｗｉｔｈｏｕｔａｎｙｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙｆｒｏｍ１．５％ｔｏ４．８％．Ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｅｃｏｎｄｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｗａｓ８９．５％，ｗｈｉｃｈｗａｓｔｈｅｂｅｓｔｗｉｔｈＫａｐｐａｏｆ０．８０２．Ｔｈｅｍａｐｐｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｕｓｅｒａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆｏｕｒｄｏｍｉｎａｔｅｆｏｒｅｓｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｇｒｏｕｐｓｄｅｐｏｓｅｄｂｙｔｈｅｓｅｃ

6、ｏｎｄｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｗａｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｏｔｈｅｒｓ，ａｎｄｔｈｅａｖｅｒａｇｅａｃｃｕｒａｃｉｅｓｗｅｒｅ９４．７％ａｎｄ９１．２％，ｒｅ-ｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｗｉｔｈｔｈｅｔｏｔａｌａｖｅｒａｇｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆ９０．５％．KyewordsＨＪ-１Ａｓａｔｅｌｌｉｔｅ；Ｄａｔａｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）；Ｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［６］高光谱遥感是指在电磁波谱的紫外、可见光、近Ｚｈａｎｇ等用ＨＹＤＩＣＥ高光谱数据进行热带森林植［７］红外和中红外区域获取许多非常

7、窄且连续的图像数被的分类研究；Ｍａｒｔｉｎ等结合不同森林树种之间［１］据的技术。高光谱遥感是２０世纪末人类对地观特有的生化特性和高光谱数据（ＡＶＩＲＩＳ）与树种叶测方面取得的重大技术突破之一。成像光谱仪为每片化学成分之间建立的关系，鉴别了１１种森林类［８］个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，能产生型；Ｄａｖｉｓｏｎ等对使用机载ＣＡＳＩ高光谱数据监测一条完整而连续的光谱曲线，它以纳米级的光谱分加拿大安大略湖森林参数的能力进行了评价；Ｇ．［９］辨率，用几十到几百个波段同时对地物成像，从而获Ｇｏｏｄｅｎｏｕｇｈ等使用Ｈｙｐｅｒｉｏｎ、ＡＬＩ和ＥＴＭ等遥感［

8、２］得地物的连续且精细的光谱信息。数据，对加拿大维多利亚地区的５种森林类型进行［１０］常规的森