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针对山区水体、山体阴影与裸地等地类光谱混淆性,基于高分五号(GF-5)影像数据,结合高光谱特征分析构建了山区水体决策树提取模型. 先对水体和相关干扰地类进行高光谱特征分析实现特征波段选取,应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化水指数(NDWI)法进行提取实验. 通过比较以上实验不足之处,提出了单波段阈值法与构建的阴影水体指数(SWI)相结合的决策树水体提取模型,以Google Earth高清影像为参考结合实地采样得到的混淆矩阵进行精度评价. 实验结果表明:单波段阈值法与NDWI法易将山体阴影识别为水体,受裸地影响较小;多波段谱间关系法对山体阴影有一定抑制作用,受小面积裸地影响;决策树提取模型能有效抑制山体阴影和裸地影响提取完整水体. 其总体精度为89.39%,Kappa系数为0.82,显著提升了山区水体提取精度. 相似文献
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相对于遥感影像,高光谱遥感影像具有光谱信息,为精准识别植被提供了新的技术支持.对高分五号(GF-5)高光谱数据进行光谱变换,结合植被指数,分析各种光谱变换方法对植被的识别能力.首先提取研究区主要的两种植被端元光谱,对实验区进行分类,依据植被分布位置,确定这两种植被分别为桉树和车桑子;然后对植被的反射率光谱进行一阶、二阶微分,连续统去除和对数变换处理;最后基于4种光谱变换及反射率光谱计算两种植被的11种植被指数,依据两种植被对应植被指数的J-M距离,判断不同光谱曲线对植被的识别能力.结果表明,5种光谱曲线对植被识别能力由强到弱依次为二阶微分、一阶微分、连续统去除、原始光谱、对数变换. 相似文献
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