基于高光谱MNF-SVM法荒漠化草原地表微斑块识别研究

作者：康拥朝; 毕玉革^*; 杜建民; 皮伟强; 张锡鹏

来源：内蒙古农业大学学报(自然科学版), 2021, 42(06): 76-81.

DOI：10.16853/j.cnki.1009-3575.2021.06.013

• 高光谱
• 支持向量机
• 地表微斑块
• MNF
• 识别

植被群落结构和土壤性质改变是草原退化的主要表现,鼠害是加剧草原退化的重要因素,对地表微斑块识别是草原退化研究的基础。本文利用GaiaiSky-mimi型高光谱仪采集典型荒漠化草原高光谱影像,使用主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)与最小噪声分离法(Minimum Noise Fraction,MNF)对数据进行前期处理,后采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)法进行地表微斑块识别,并与迭代自组织数据分析法(Isodata)和K均值聚类法(K-means)识别结果进行比较。结果表明:经过MNF处理后,支持向量机法的总体识别精度和Kappa系数最高,识别结果优于其它2种识别方法,对目前处理荒漠化草原地表微斑块的识别具有准确性和实用性,同时为无人机高光谱遥感提供数据及理论支持。

• 单位
  内蒙古农业大学; 机电工程学院