题名 基于机载PHI高光谱数据的森林优势树种分类研究
被引量：11
1
作者
樊雪 刘清旺 谭炳香
机构
中国林业科学研究院资源信息研究所
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2017年第2期110-116,共7页
基金
高分辨率对地观测系统重大专项项目(编号:30-Y20A37-9003-15/17) 国家自然科学基金青年科学基金项目"机载激光雷达探测森林冠层高度的机理模型研究"(编号:41201334) 国家高技术研究发展计划(863计划)子课题"全球林业定量遥感专题产品生产体系(二)"(编号:2013AA12A302)共同资助
文摘
近年来,高光谱遥感在林业方面的应用越来越广泛,尤其在分类方面居多。但机载PHI高光谱数据通常用于农业病虫害监测、海洋悬浮物颗粒监测等,在林业方面的应用较少。以湖北省荆门市东宝区为研究区,以机载PHI高光谱遥感数据为数据源,对森林优势树种进行了分类研究。首先采用独立成分分析法(independent component analysis,ICA)对裁剪后的PHI数据进行降噪,并利用自适应波段选择法(adaptive band selection,ABS)进行降维,再采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)区分林地与非林地,最后利用支持向量机法(support vector machine,SVM)进行森林优势树种监督分类。研究结果表明,分类精度可达80.70%,Kappa系数达到0.75;分块处理PHI数据以及采用NDVI区分林地与非林地,对于减弱"同物异谱"和"异物同谱"现象有较好的作用;ABS与SVM相结合的分类方法,较适用于PHI数据在树种识别方面的应用探索,具有重要意义。
关键词
高光谱数据 PHI 降维 波段 选择 法 SVM
Keywords
hyperspectral data PHI dimensionality reduction band selection method SVM
分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP751.1
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
题名 聚类与自适应波段选择结合的高光谱图像降维
被引量：11
2
作者
张悦 官云兰
机构
东华理工大学测绘工程学院 流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2018年第2期66-70,共5页
基金
国家自然科学基金(41401437) 江西省学位与研究生教育教学改革研究项目(JXYJG-2016-113) 江西省自然科学基金(2017BAB203032)
文摘
针对自适应波段选择法(adaptive band selection,ABS)对高光谱图像降维后得到的最优波段子集用于地物目标分类处理时,分类精度不理想的问题,提出一种K-means聚类与ABS结合的高光谱图像降维方法。算法采用K-means聚类算法对所有波段进行聚类,聚类中分别采用相关系数和欧氏距离2种相似性度量,选取各聚类中ABS指数最大的波段,作为最优波段子集。通过实验,将所提方法与ABS进行分类精度比较。实验结果表明,所提方法在分类精度上优于ABS法,以相关系数作为相似性度量的K-means聚类与ABS结合的降维方法分类效果更好。
关键词
高光谱图像 波段 选择 自适应波段 选择 法 K-MEANS聚类 图像分类
Keywords
hyperspectral image band selection adaptive band selection K-means clustering classification
分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
题名 基于无人机高光谱影像波段选择的薇甘菊分类
被引量：8
3
作者
刘彦君 张贵 王潇 周璀 杨志高 吴鑫 张娟
机构
中南林业科技大学
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第4期34-39,52,共7页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(41604012) 湖湘青年英才(2018RS3093) +1 种基金 中国博士后科学基金面上基金(2017M612604) 湖南省重点研发计划精准农业高光谱遥感智能应用系统研究(2017NK2132)。
文摘
薇甘菊是危害最严重的外来入侵物种之一,其生长与传播极其迅速,对我国森林生态系统造成了严重破坏,相关管理部门需要一个有效的薇甘菊监测手段。传统人工调查方式需要投入大量的人力物力,成本高昂、效率低下;近年来快速发展的高光谱遥感技术为薇甘菊的监测提供了新思路。本文以无人机搭载的Nano-Hyperspec高光谱仪获取的广东省增城林场遥感影像数据为基础,对高光谱数据进行几何校正、影像降噪处理、辐射定标及坏带波段剔除等影像预处理;运用最佳指数因子法(OIF)、自适应波段法(ABS)、自动子空间划分(ASP)与自适应波段相结合的波段选择法(ASP+ABS) 3种方法进行波段选择,获取信息量较大且波段间相关性较低的特征波段组成薇甘菊分类最佳波段组合,生成3幅遥感影像;最后采用支持向量机方法(SVM)对生成的3幅不同遥感影像进行分类,以分类结果的精度评价3种波段组合对薇甘菊高光谱特征的响应程度,选出更能反映薇甘菊的光谱特征的波段组合。试验结果表明,针对Nano-Hyperspec遥感影像数据,使用OIF波段选择法,研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别为74.62%、66.52%;使用ABS波段选择法,研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别为74.37%、67.43%;使用ASP+ABS波段选择法,研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别达到95.98%、92.98%,分类精度最佳,相较OIF法中薇甘菊的制图精度和用户精度分别提高了21.35%、26.46%,相较ABS法中薇甘菊的制图精度和用户精度分别提高了17.15%、19.3%。可见,本文使用的子空间划分与自适应波段相结合的波段选择方法相较其他两种波段选择方法能更好地反映薇甘菊的光谱特征,可为薇甘菊监测提供有效的技术手段。
关键词
薇甘菊 高光谱影像 波段 选择 最佳指数因子法 自适应波段 法 自动子空间划分与自适应波段 相结合的波段 选择 法 分类
Keywords
Mikania micrantha kunth hyperspectral image band selection optimal index factor adaptive band selection autosubspace partition and adaptive band selection classification
分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
题名 Hyperion高光谱影像波段选择方法比较研究
被引量：5
4
作者
孙华 鞠洪波 张怀清 林辉 刘华 凌成星 符利勇
机构
中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心 中国林业科学研究院资源信息研究所
出处
《红外》
CAS
2013年第2期27-34,共8页
基金
国家重大专项(E0305/1112/02) 十二五"国家高技术研究发展计划(863计划)"课题(2012AA102001)
文摘
Hyperion影像的光谱分辨率高,数据体积庞大,而且相邻波段之间的相关性强,信息冗余度较高,给数据处理与解译带来了很多问题。鉴于此,提出了通过将分段主成分分析和波段指数相结合来开展波段选择与降维研究的思想。同时采用自适应波段选择法、波段指数法和主成分分析累计贡献率方法进行了波段选择方法的对比研究;对4种波段选择方法所得到的结果进行了最佳波段组合、地物可分性和图像变换比较分析。实验结果表明,分段主成分分析与波段指数综合方法可以有效抑制由于全局变换造成局部重要光谱被滤除的现象,同时还可兼顾自适应分区后各子区间及区间内波段之间的相关性,有效降低高光谱数据的维度。由此可见,该方法的波段选择效果优于传统的自适应波段选择方法、波段指数法以及主成分分析累计贡献率方法。
关键词
高光谱遥感 数据降维 分段主成分分析 自适应波段 选择 法 HYPERION
Keywords
hyperspectral remote sensing dimension reduction segmented principal component anal-ysis ada,ptive band selection Hyperion
分类号
S771.8
[农业科学—森林工程]
TP751
[农业科学—林学]
题名 近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类的鉴别
被引量：6
5
作者
崔腾飞 杨晓玉 丁佳兴 房盟盟 吴龙国 何建国
机构
宁夏大学农学院
出处
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期13-17,共5页
基金
农业推广项目(2014G30000045)项目 国家自然科学基金资助项目(31560481)资助
文摘
为探讨近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类判别的可行性,采用近红外高光谱(900~1700 nm)成像技术,以223个鸡蛋样本为研究对象,其中富硒鸡蛋74枚、无公害鸡蛋72枚、普通鸡蛋77枚,富硒鸡蛋和无公害鸡蛋为海兰褐鸡蛋,普通鸡蛋为洋鸡蛋。对比S-G卷积平滑、基线校准(Baseline)、标准正态变量变换(SNV)、标准化(Normalize),优选出S-G卷积平滑光谱预处理方法;连续投影算法(SPA)、无信息变量消除法(UVE)、后向间隔偏最小二乘波段选择法(BiPLS)算法提取的特征波长数分别为8、107和155,分别建立全光谱、SPA、UVE、BiPLS的PLS-DA判别模型,结果显示在4种模型中BiPLS-PLS-DA的识别性能要优于FS-PLS-DA、UVE-PLS-DA和SPA-PLS-DA,其校正集正确识别率为95.24%,预测集识别率为78.18%。近红外高光谱成像技术作为一种快速、高效的种类判别技术对鸡蛋种类的判别具有可行性。
关键词
鸡蛋 高光谱 连续投影算法 无信息变量消除法 后向间隔偏最小二乘波段 选择 法
Keywords
egg hyperspeetral successive projection algorithm uninformative variable elimination backward interval PLS
分类号
TS201.1
[轻工技术与工程—食品科学]
题名 基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法
被引量：2
6
作者
张悦 官云兰
机构
东华理工大学
出处
《北京测绘》
2018年第1期1-4,共4页
基金
国家自然科学基金(41401437) 江西省学位与研究生教育教学改革研究项目(JXYJG-2016-113)
文摘
非监督波段选择方法是高光谱图像降维的主要方法,但现有方法应用到实际高光谱图像分类时,分类精度并不理想。本文提出一种改进的基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法,主要通过对传统的K-means聚类算法进行两方面改进:一方面是相似性度量函数;另一方面是聚类中心的选取。然后,通过实验数据用支持向量机法(SVM)对所提算法及现有的三种非监督波段选择方法进行分类。最后,用总体精度(OA)和Kappa系数评价分类结果。表明本文所提方法在分类精度方面优于其他现有方法。
关键词
高光谱图像 非监督波段 选择 法 相对熵 K-means)聚类
Keywords
hyperspectral image unsupervised band selection method Kullback-Leibler divergence K-means clustering
分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
