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一种草地高光谱图像分类方法

文献类型： 中文期刊

作者： 武林;马玉宝;潘新;闫伟红;段俊杰

作者机构：

关键词： 高光谱图像;牧草光谱数据;SPA;SVM

期刊名称：测绘科学

ISSN： 1009-2307

年卷期： 2018 年 9 期

页码： 52-57

收录情况： 北大核心（2020版） ; CSCD（2020-2021年度） ; 科技核心（2020版）

摘要： 针对传统的大规模草地牧草的识别,不仅浪费大量的人力、物力,还浪费大量的时间和经费。该文提出了一种基于高光谱成像采集系统的草地动态监测新手段,利用采集到的可见-近红外光谱(范围400~1 000nm)图像和光谱信息进行自动分类。该方法主要包括预处理、特征波段提取以及分类识别3个步骤。(1)利用ENVI(4.7)提取图片的感兴趣区域光谱数据,由于存在大量的数据冗余以及外界的噪声干扰等因素,因此采用多元散射校正去除散射,增强与成分含量相关的光谱吸收信息。(2)采用连续投影选取出13个特征波段消除数据冗余。(3)采用支持向量机对选取的特征波段进行分类,分类识别率可达100%。结果表明,采用高光谱成像技术对野外牧草种类的无损识别是可行的,SPA提取光谱特征波段及SVM进行判别野外田间牧草种类取得较好的效果。

分类号： S812`TP391.41

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