基于高光譜遙感圖像的樹種（樹種組）分類

王志輝 張樂 徐惠軍 劉天陽 鮑永新

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基于高光譜遙感圖像的樹種（樹種組）分類

王志輝 張樂 徐惠軍 劉天陽 鮑永新

（浙江遠卓科技有限公司 浙江杭州 310012）

高光譜遙感圖像各波段間存在著高相關性和高冗余度，在處理方面上具有一定的困難。使用光譜一階、二階微分法對高光譜遙感圖像進行處理，增強像元亮度值的差異，選擇樹種特征差異性較大的特征波段進行組合降維，再利用野外實地調查的樣地作為分類訓練樣本進行分類，然后用位置精度評價對原始影像及光譜一階、二階分類結果進行精度評價及分析比較。結果表明，光譜一階、二階微分法所選取的波段總體分類精度與Kappa系數都比原始圖像分類結果高，其總體分類精度分別為90.20%與91.30%，Kappa系數分別為0.85與0.86；而原始圖像分類的總體分類精度與Kappa系數分別為80.20%與0.78。由此可知，光譜一階、二階微分法所選取的波段對毛竹、雷竹、雜竹、杉木、馬尾松、常綠闊葉樹和落葉闊葉樹等7個樹種（樹種組）區分較為有效。

高光譜遙感圖像；像元亮度值；光譜一階、二階微分；樹種（樹種組）分類

森林作為地球上可再生自然資源及陸地生態系統的主體，它為人類的生存和發展提供了豐富的物質資源，在維持生態過程和生態平衡中發揮著重要的作用。正確地識別森林樹種是利用和保護森林資源的基礎和依據。

現行的樹種識別方法主要是依靠一些成本高、費時、費力的野外調查方法（主要是根據樹種的形態學角度來劃分，如莖、葉、花、果、種子的外部形態等特征來識別和鑒定樹木的種類）或利用大比例尺的航片來進行判讀（比例尺超過1:10000）。……