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基于高光谱影像的树种分类
被引量：
9
1
作者
于丽柯
于颖
+2 位作者
柳向宇
杜一尘
张涵
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期40-43,57,共5页
应用环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A)的超光谱成像仪(HSI)高光谱影像,对大兴安岭地区塔河林区进行树种分类。HSI数据经过去条带和大气校正预处理,获取准确的树种光谱信息,分别采用波谱角填图法和线性波谱分离法进行树种分类。结果表明...
应用环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A)的超光谱成像仪(HSI)高光谱影像,对大兴安岭地区塔河林区进行树种分类。HSI数据经过去条带和大气校正预处理,获取准确的树种光谱信息,分别采用波谱角填图法和线性波谱分离法进行树种分类。结果表明:在树种识别中,基于线性波谱分离的方法较基于波谱角填图法要优越,线性波谱分离方法的总体精度为72.0%,Kappa系数为0.600;波谱角填图法的总体精度为62.5%,Kappa系数为0.459。
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关键词
高光谱
超光谱成像仪(HSI)
树种分类
光谱角填图
线性波谱分离
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职称材料
题名
基于高光谱影像的树种分类
被引量：
9
1
作者
于丽柯
于颖
柳向宇
杜一尘
张涵
机构
东北林业大学
出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期40-43,57,共5页
基金
东北林业大学大学生创新实验项目(201410225154)
文摘
应用环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A)的超光谱成像仪(HSI)高光谱影像,对大兴安岭地区塔河林区进行树种分类。HSI数据经过去条带和大气校正预处理,获取准确的树种光谱信息,分别采用波谱角填图法和线性波谱分离法进行树种分类。结果表明:在树种识别中,基于线性波谱分离的方法较基于波谱角填图法要优越,线性波谱分离方法的总体精度为72.0%,Kappa系数为0.600;波谱角填图法的总体精度为62.5%,Kappa系数为0.459。
关键词
高光谱
超光谱成像仪(HSI)
树种分类
光谱角填图
线性波谱分离
Keywords
Hyperspectral
Hyperspectral imager
Tree species classification
Spectral angle mapping
Linear spectral separation
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于高光谱影像的树种分类
于丽柯
于颖
柳向宇
杜一尘
张涵
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
9
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