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红树林物种遥感分类受影像分辨率、波段信息、分类策略、影像特征选择方法等因素影响。现有的红树林物种遥感分类研究大多关注于分类精度的比较,较少报道商业高分与国产高光谱卫星的结合在物种分类的应用。基于湛江高桥红树林保护区的高分(WorldView-2)和高光谱(珠海一号)卫星影像,本文旨在利用随机森林分类方法,比较不同特征选择算法(极端梯度提升(XGBoost)、极端随机树(ERT)、连续投影算法(SPA))和不同空间分辨率(WorldView-2影像从0.5 m的分辨率重采样为1 m、2 m、4 m、8 m、10 m)对红树林物种分类精度的影响,并耦合WorldView-2与珠海一号影像研究红树林物种空间分布格局及影响因素。每种空间分辨率的WorldView-2影像提取248个特征(52个光谱特征及196个纹理特征),珠海一号影像提取117个光谱特征。结果表明,XGBoost方法优于ERT和SPA,在影像特征选择中具有巨大优势;与其他空间分辨率相比,2 m分辨率的WorldView-2影像具有更高的分类精度;耦合WorldView-2和珠海一号影像的分类精度(分辨率:2 m,总体精度:88.98%,kappa系数:0.846)高于单一的WorldView-2影像(分辨率:2 m,总体精度:83.47%,kappa系数:0.768)和珠海一号影像(分辨率:10 m,总体精度:78.50%,kappa系数:0.703);另外,林窗、高程、离岸距离一定程度上影响红树林物种分布格局。本文表明WorldView-2与珠海一号高光谱影像的结合在景观及区域尺度上精确提取红树林物种信息具有巨大潜力,有利于红树林生物多样性保护及科学管理。 相似文献
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利用高光谱遥感影像识别精细化农作物类型,已经成为农业遥感的热点领域。本文以绥化市北林区内的水稻、玉米、大豆、烤烟等典型农作物为分类对象,以ZH-1高光谱数据为主要数据源,结合外业采集样本,探讨利用高光谱数据对精细化农作物类型信息提取的方法。针对高光谱数据的冗余问题,对其进行PAC降维处理,采用支持向量机分类方法对农作物种植结构进行提取。最后,采用混淆矩阵方法对分类结果进行验证,分类总体精度达到87.08%,Kappa系数为0.86。分类结果表明,高光谱数据在精细化农业分类研究上得到较好的应用。 相似文献
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