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基于室内高光谱激光雷达的典型树种叶片光谱观测和分类
被引量：
7
1
作者
胡佩纶
陈育伟
+6 位作者
蒋长辉
林起楠
李伟
漆建波
俞琳锋
邵慧
黄华国
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期372-380,共9页
高光谱激光雷达综合了高光谱和激光雷达特征,可为植被生理生化参数提取提供更加精确的遥感探测,但其应用潜力尚未得到充分挖掘。以北京10个典型树种的单叶为样本,开展室内高光谱激光雷达的叶片观测试验,并进行树种分类研究,为未来高光...
高光谱激光雷达综合了高光谱和激光雷达特征,可为植被生理生化参数提取提供更加精确的遥感探测,但其应用潜力尚未得到充分挖掘。以北京10个典型树种的单叶为样本,开展室内高光谱激光雷达的叶片观测试验,并进行树种分类研究,为未来高光谱激光雷达的林业应用提供基础。首先进行可调谐高光谱激光雷达(Hyperspectral LiDAR,HSL)叶片高光谱测量,并完成与ASD地物光谱仪所测数据对比实验;其次,应用随机森林方法实现10种叶片的分类研究,其输入的特征指数为融合全部波段、部分敏感波段的光谱指数。结果表明:(a)HSL在波段650~1000 nm(71个通道)内观测的叶片高光谱和ASD光谱一致(R^2=0.9525~0.9932,RMSE=0.0587);(b)只用原始波段反射率分类精度为78.31%,其中分类贡献率最大波段的是650~750 nm,使用此波段进行分类精度为94.18%,表明利用红边波段(650~750nm)进行树种分类是十分有效的;(c)对树种敏感的波段为680 nm、685 nm、690 nm、715 nm、720 nm、725 nm、730 nm;(d)结合敏感波段光谱指数与植被指数分类精度82.65%。该研究结果表明在单叶级别,利用高光谱激光雷达能够准确地反映目标叶片的光谱特征并且能有效进行树种分类;未来将可能在野外应用中精确提取目标的生理生化参数。
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关键词
高光谱激光雷达
叶片分类
全波形
植被参数
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职称材料
题名
基于室内高光谱激光雷达的典型树种叶片光谱观测和分类
被引量：
7
1
作者
胡佩纶
陈育伟
蒋长辉
林起楠
李伟
漆建波
俞琳锋
邵慧
黄华国
机构
北京林业大学林学院省
部
共建森林培育与保护教育
部
重点实验室
芬兰地理空间研究所遥感和摄影测量部
中国科学院光电
研究
院定量
遥感
信息技术重点实验室
安徽建筑大学电子与信息工程学院
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期372-380,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0504003-4)
国家自然科学基金(41571332)。
文摘
高光谱激光雷达综合了高光谱和激光雷达特征,可为植被生理生化参数提取提供更加精确的遥感探测,但其应用潜力尚未得到充分挖掘。以北京10个典型树种的单叶为样本,开展室内高光谱激光雷达的叶片观测试验,并进行树种分类研究,为未来高光谱激光雷达的林业应用提供基础。首先进行可调谐高光谱激光雷达(Hyperspectral LiDAR,HSL)叶片高光谱测量,并完成与ASD地物光谱仪所测数据对比实验;其次,应用随机森林方法实现10种叶片的分类研究,其输入的特征指数为融合全部波段、部分敏感波段的光谱指数。结果表明:(a)HSL在波段650~1000 nm(71个通道)内观测的叶片高光谱和ASD光谱一致(R^2=0.9525~0.9932,RMSE=0.0587);(b)只用原始波段反射率分类精度为78.31%,其中分类贡献率最大波段的是650~750 nm,使用此波段进行分类精度为94.18%,表明利用红边波段(650~750nm)进行树种分类是十分有效的;(c)对树种敏感的波段为680 nm、685 nm、690 nm、715 nm、720 nm、725 nm、730 nm;(d)结合敏感波段光谱指数与植被指数分类精度82.65%。该研究结果表明在单叶级别,利用高光谱激光雷达能够准确地反映目标叶片的光谱特征并且能有效进行树种分类;未来将可能在野外应用中精确提取目标的生理生化参数。
关键词
高光谱激光雷达
叶片分类
全波形
植被参数
Keywords
Hyperspectral LiDAR
leaf classification
full bands
vegetation index
分类号
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于室内高光谱激光雷达的典型树种叶片光谱观测和分类
胡佩纶
陈育伟
蒋长辉
林起楠
李伟
漆建波
俞琳锋
邵慧
黄华国
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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