测绘通报 ›› 2014, Vol. 0 ›› Issue (7): 66-69.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0228

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基于高光谱的草地种类识别研究——以锡林郭勒草原为例

张富华1,黄明祥2,张晶1,包钢2,包玉海2   

  1. 1. 首都师范大学;2. 内蒙古师范大学
  • 收稿日期:2014-03-03 出版日期:2014-07-25 发布日期:2014-07-25
  • 通讯作者: 黄明祥 E-mail:huang.mingxiang@mep.gov.cn
  • 基金资助:

    内蒙古自然科学基金(2011BS0609; 2012MS0607);内蒙古自治区科技计划(20110524);国家自然科学基金(40901233)

Identification of Grass Species Based on Hyperspectral -—A Case Study of Xilin Gol Grassland

  • Received:2014-03-03 Online:2014-07-25 Published:2014-07-25

摘要:

本研究以锡林郭勒草原典型的羊草、针茅、日阴菅、隐子草为研究对象,测量了4种草地高光谱,利用光谱微分法对原始光谱数据进行处理,在提取草地光谱7个特征参数的基础上,采用相关性分析和主成份分析方法精选了红边斜率、绿峰位置、绿峰值和红谷位置4个参数。基于所选的4个光谱特征参数,采用多层感知神经网络模型对草地种类进行识别,精度达到80.3%,同时对比7个特征参数与4个特征参数对草地种类识别精度的影响,发现草地种类识别精度从69.0%提高到80.3%。本研究可为大面积草地物种资源的遥感调查和监测提供科学依据。

关键词: 高光谱, 草地, 种类, 识别, 神经网络模型