基于包络线去除法的森林树种及树种组分类

摘要

选择了毛竹Phyllostachys edulis,雷竹Ph.violascens'Prevernalis',水竹Ph.heteroclada,杉木Cunninghamia lanceolata,马尾松Pinus massoniana,常绿阔叶树(冬青Ilex chinensis,青冈Quercus glauca,石楠Photinia serrulata,茶Camellia sinensis)和落叶阔叶树(山核桃Carya cathayensis,栗Castanea mollissima,白栎Quercus fabri,枫香树QLiquidambar formosana,桑Morus alba,桃Amygdalus persica)5个森林树种及2个树种组,使用包络线去除法对去除非林地的高光谱遥感图像像元亮度值进行处理,增强像元亮度值的差异,选择差异性较大的特征波段进行组合降维,然后利用野外实地调查的样地作为分类训练样本进行分类,最后用位置精度评价对原始分类图与包络线去除法分类图进行精度评价及分析比较.结果表明,包络线去除法的总体分类精度与总体Kappa系数分别为90.5％与0.86,而原始图像分类的总体分类精度与总体Kappa系数分别为80.2％与0.78.本文使用包络线去除法把此5个森林树种及2个树种组有效地区分出来,从而为利用高光谱遥感图像数据进行特征提取和降维及分类提供理论支撑与参考,也可应用于林业调查、林地变更调查、各类树种及树种组分类等领域.