發(fā)布時間：2018-12-16 17:33

【摘要】：結合高光譜影像地物光譜特征與高空間分辨率影像分割獲得的目標對象進行地物分類。首先,對Hyperion影像進行壞線和Smile效應去除,經(jīng)過FLAASH大氣校正后,得到研究所用的155個波段;其次,利用地物光譜曲線的特征點確定適合地物識別的光譜分辨率,進行Hyperion影像降維,生成降維后所需的21個寬波段;然后,對IKONOS影像采用小波融合,利用多分辨率分割技術生成高空間分辨率影像目標對象;最后,基于層次分析法對分割后生成的目標對象進行分類,采用模糊隸屬函數(shù)利用植被紅邊效應、水體在近紅外波段吸收特征進行第1層次分類,再取距離值最大的前10個Hyperion影像波段作為標準最鄰近分類的特征波段,完成第2層次分類。分類結果表明,研究區(qū)共分出9種地物類型,分類效果明顯優(yōu)于最大似然法分類與光譜角填圖法。
[Abstract]:Combined with the spectral features of hyperspectral images and the segmentation of high spatial resolution images, the objects are classified. Firstly, the bad line and Smile effect are removed from Hyperion image, and 155 bands are obtained after FLAASH atmospheric correction. Secondly, the spectral resolution suitable for ground object recognition is determined by using the characteristic points of the spectral curve of the ground object, and the dimension reduction of Hyperion image is carried out, and the 21 wide bands required after dimension reduction are generated. Then, the IKONOS image is fused by wavelet, and the object of high spatial resolution image is generated by multi-resolution segmentation technology. Finally, based on the analytic hierarchy process (AHP), the target objects generated after segmentation are classified by fuzzy membership function using the red edge effect of vegetation, and the water body is classified at the first level in the near infrared band absorption characteristics. The first 10 bands of Hyperion images with the largest range are taken as the feature bands of the standard nearest neighbor classification, and the second level classification is completed. The results show that there are 9 types of ground objects in the study area, and the classification effect is obviously superior to that of maximum likelihood method and spectral angle mapping method.
【作者單位】： 閩江學院地理科學系;
【基金】：國家自然科學基金項目“基于MODIS BRDF產(chǎn)品的葉片聚集度系數(shù)遙感反演與驗證”(編號:41271354) 福建省科技廳資助項目“基于高光譜特征與目標分割的城市地物識別研究”(編號:2015J01627) 閩江學院資助項目“攝影測量學實踐教學改革”(編號:MJU2014BD19)共同資助
【分類號】：TP79

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本文編號：2382769