基于多组分混合光谱库的青海湖流域典型区植被类型提取

发布时间：2024-04-06 20:59

　　青海湖流域是维系青藏高原东北部生态安全的屏障,生态区位十分重要。开展植被类型识别和提取对于青海湖流域植被保护和治理,以及草地生态环境监测具有重要的理论价值和现实意义。本文以青海湖布哈河流域内一典型植被覆盖区为例,利用实地采集的植被和土壤光谱数据,基于植被、土壤和阴影3组分不同丰度线性光谱混合模型,构建了研究区混合光谱库,并通过光谱角匹配算法(Spectral Angle Mapping,SAM)、光谱信息散度(Spectral Information Divergence,SID)、光谱信息散度与光谱角相结合的算法(SID_SAM)、光谱相光匹配算法(Spectral Correlation Mapper,SCM)、光谱相关角匹配算法(Spectral Correlation Angle,SCA)五种算法将混合光谱库与Hyperion高光谱影像进行光谱匹配,以获取研究区的植被类型及其分布状况。主要结论如下:(1)对比添加改正和未添加改正两种方法所建立的混合光谱库,发现对实测光谱添加改正能够大大提高匹配精度,99%以上的像元均方根误差小于0.1,明显优于实测光谱未添加...

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【部分图文】：

图1-1技术路线图

绪论8（3）对研究区得植被类型和分布情况进行分析。基于最终分类结果较好的植被分类图，对研究区的典型植被的种类和各类的分布情况，对照实际勘察情况进行分析。1.4.2技术路线图图1-1技术路线图

图2-1研究区示意图

研究区概况及数据预处理10植被类型丰富，主要以针茅、高寒植被嵩草（包括小嵩草和西藏嵩草）和苔草等饲用植物为主，此外，芨芨草和金露梅等固沙植物在研究区也有少量分布。图2-1研究区示意图(Hyperion29、19、13波段(RGB))2.2数据源及其预处理2.2.1影像数据及其预处....

图2-2Hyperion影像预处理流程图

研究区概况及数据预处理12海湖流域所能下载的影像较少，且大部分影像云覆盖量较高，因此只截取了部分影像用于实验。2.2.1.2Hyperion影像预处理Hyperion数据在传感器定标、数据转换以及数据纠正过程中会产生非正常像元，并且这种非正常像元在L0数据、L1数据当中均有存在，....

图2-3坏线去除前

中国地质大学（北京）工程硕士学位论文13Bandmath工具将VNIR和SWIR的波段分别分别处以80和40，将生成的两个影像文件合并成一个新影像，得到保存了有效波段的经过绝对辐射值转换影像。（3）坏线修复：在Level0处理成Level1的过程中经过了环线修复、条纹去除等操作，....

本文编号：3947153