基于光谱特征参量化的高光谱影像精细分类

摘要

从高光谱影像能够提供地物连续光谱曲线的优势出发，提出了提取地物诊断性光谱吸收峰的特征参数进行地物精细分类的方法。用OMIS高光谱数据进行实验，首先对光谱曲线进行包络线去除处理，然后在归一化的曲线上提取光谱吸收峰的形态特征参数，根据不同种地物的光谱差异与分类需求进行特征参数选择，用于地物分层精细分类，在每一类别的地物之中实现不同子类的区分。分类总体精度达到81.0226%，Kappa系数为0.7489，尤其在植被和水体的子类区分上取得了较好的效果，证实了该方法的有效性。