基于HSI高光譜數(shù)據(jù)的水稻光譜特征分析與識別技術研究.pdf

1、水稻是中國的主要糧食作物，實時準確地獲取水稻面積等信息，有利于國家糧食安全和貿易安全的保證。傳統(tǒng)水稻遙感監(jiān)測主要集中利用TM、CBERS星的CCD數(shù)據(jù)以及MODIS數(shù)據(jù)。HSI數(shù)據(jù)是國內首個航天高光譜數(shù)據(jù)，國內對HSI數(shù)據(jù)在水稻分類識別中的研究幾乎空白。以廣西玉林市-博白地帶2010年10月22日的一景HSI數(shù)據(jù)為研究區(qū)，主要進行了如下研究工作：
　?。?）HSI數(shù)據(jù)介紹和預處理研究：對HSI數(shù)據(jù)的特點、命名規(guī)則等進行介紹。針對H

2、SI數(shù)據(jù)產品特點，對HSI數(shù)據(jù)進行包括數(shù)據(jù)格式轉換、絕對輻射亮度值變換、FLAASH大氣校正、質量差波段去除和幾何精校正等預處理工作。
　　（2）晚稻等地物類光譜特征分析：數(shù)據(jù)預處理后，根據(jù)研究區(qū)概況和同時相HJ-1A星CCD多光譜數(shù)據(jù)情況，獲取晚稻等地物的空間信息，并得到不同地物在HSI數(shù)據(jù)的光譜變化曲線，分析晚稻與其它地物的光譜差異，為波段選擇做好鋪墊。
　?。?）波段選擇方法研究：通過對信息量和類別可分性波段選擇方法進

3、行研究，在此基礎上，提出改進的基于信息量和類別可分性的組合波段選擇方法，最后選擇得分值排序靠前的30個波段作為波段選擇結果，為后面的精準分類做了鋪墊。
　　(4) SVM在研究區(qū)晚稻識別研究：基于SVM和MLC理論，進行HSI數(shù)據(jù)的晚稻識別，得出波段選擇后，SVM對HSI數(shù)據(jù)總體分類精度最高，其次為波段選擇后的MLC方法，而基于非波段選擇數(shù)據(jù)的分類準確率低于波段選擇后的結果，證明波段選擇在高光譜遙感分類中的必要性，并說明SVM在高