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从一片树叶，可以轻而易举地查出身边树木的名字，如果知道身边树木的名字，散步或上下班将会变得快乐无比。林将之编写的《叶问：根据树叶鉴别身边的树种》介绍了行道树、公园树等约140种看得到的树木。以树叶扫描图片为主，给出了树皮、树姿等众多数量的图片。
树木并不只是用来观察和保护的，更是大自然赐予我们的礼物。我们应该有节制地加以利用，加深对自然的理解，保护地球环境。
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版权所有 Gzip enabled高光谱遥感在森林树种识别中的应用--《浙江农林大学》2011年硕士论文
高光谱遥感在森林树种识别中的应用
【摘要】：高光谱遥感技术的出现为解决森林树种及树种组的精细识别难题提供了有效的途径。论文从叶片光谱数据与高光谱遥感数据两个层次对树种分类进行了分析研究。
针对高光谱遥感数据波段多、数据量大等问题对叶片高光谱数据进行了可重复双因素方差分析检验、特征波段提取与分类。运用可重复双因素方差分析法对15种树种的叶片高光谱原始数据进行了差异性检验,结果表明不同树种的叶片光谱差异性显著,利用树种叶片光谱数据进行树种鉴别是有潜力的。直接利用高光谱遥感技术进行树种鉴别时,会有波段多、数据量大、冗余度大等问题,运用微分法(光谱一、二阶微分)和包络线去除法等不同光谱特征的选择方法对特征波段进行了提取,通过分析15种树种叶片的原始光谱、光谱一阶微分、光谱二阶微分和包络线去除曲线图,选择差异较大的波段用于鉴别不同树种,利用欧氏距离对所选择的波段进行检验树种识别效果,结果显示选择的波段能有效地区分不同树种。区分不同树种的有效波段大都位于近红外波段,并且差异最大的波段也是近红外波段。
利用EO-1 Hyperion数据对实验区进行了树种分类。本文首先使用基于变换的主成分分析法对Hyperion高光谱图像数据降维,后利用最大似然分类法从图像上将居民点、农地和水体等非林地提出来,然后结合野外实地调查数据,使用基于非变化的波段指数、分段主成分分析、光谱微分(一阶、二阶微分)和包络线去除等5种方法对有林地高光谱遥感图像进行特征选择及提取,再对树种进行分类;结果表明此5种方法的总体分类精度都大于85.0%,Kappa系数都在80%以上。由此可知,这5种方法提取出的波段都能反映不同树种间的差异,能很好地把雷竹、常绿阔叶林、落叶阔叶林、毛竹、马尾松、杉木和杂竹等七种森林树种及树种组区分出来。
高光谱遥感技术的运用能够克服多光谱遥感树种分类困难的问题,达到较高的分类精度,满足森林资源调查的需要。波段指数法、分段主成分分析法、光谱微分法、包络线去除法等方法提取特征波段,能够有效降低高光谱维数,消除高光谱数据的冗余性,又能帮助提高分类精度,其中光谱微分法和包络线去除法可增强不同树种间的光谱差异,分辨重叠光谱。此5种方法是高光谱遥感树种分类过程有效降维的方法。
【关键词】：
【学位授予单位】：浙江农林大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：S771.8【目录】：
摘要4-5ABSTRACT5-9第一章 引言9-16 1.1 高光谱遥感的概念与特点9 1.2 国内外研究现状9-13
1.2.1 高光谱遥感森林树种分类9-11
1.2.2 特征波段选择11-12
1.2.3 图像分类方法12-13 1.3 研究的目的、意义和内容及技术路线13-16
1.3.1 问题的提出13
1.3.2 研究目的和意义13-14
1.3.3 研究内容14
1.3.4 技术路线14
1.3.5 论文组织结构14-16第二章 基于叶片高光谱数据的树种识别16-40 2.1 数据获取16 2.2 不同树种叶片光谱差异性检验16-23
2.2.1 数据处理16-17
2.2.2 方法17-19
2.2.3 结果19-23
2.2.4 结论23 2.3 叶片光谱特征分析与树种的识别23-40
2.3.1 数据与方法23-26
2.3.2 结果与分析26-32
2.3.3 结果分析与检验32-38
2.3.4 结论38-40第三章 高光谱图像数据预处理40-52 3.1 高光谱遥感图像EO-1 Hyperion 数据40 3.2 高光谱数据预处理40-48
3.2.1 像元值到绝对辐射值的转换41-44
3.2.2 非正常像元的分类44-46
3.2.3 未标定及水气影响波段的去除46
3.2.4 坏线的修复46-48 3.3 大气校正48-50 3.4 高光谱数据进一步处理50 3.5 几何校正50-51 3.6 结论51-52第四章 基于EO-1 Hyperion 图像的森林树种及树种组的识别52-68 4.1 样地调查52-53 4.2 非林地的去除53-55 4.3 森林树种及树种组的高光谱分类55-67
4.3.1 最佳波段选择方法56-62
4.3.2 高光谱图像分类与分类后处理62-64
4.3.3 分类精度评价及分析比较64-67 4.4 结论67-68第五章 结论与展望68-71 5.1 研究结果与结论68-69 5.2 存在的问题与展望69-71参考文献71-75导师简介75-76个人简介76-77致谢77
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好资源，谢谢楼主！
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电驴摊上事儿了？肿么一连几天都不能下载啦？
不错的知识，谢谢分享。
感谢分享。开阔视野。
谢谢楼主分享
真是本好书，不认识很多树。
非常好的书。但因为是日本人所著，有些树种不免见不到。还是好书，不知有没有《花问》等待……
这个感觉好厉害
谢谢楼主分享。
好资源，谢谢楼主！
可以更多的认识这个世界了，谢谢
下来看看，谢谢发布
感谢楼主分享
按常规步骤下载,显示&该网页无法访问&,可否发我邮箱? 万分感谢
不错的资源。。。。
感謝樓主的分享
可以看看谢谢
谢谢分享。
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謝謝樓主貢獻資源。
谢楼主分享
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没有两片一模一样的叶子感谢楼主
真是会取名啊
我K，以为是李小龙的师傅呢。。。
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楼主辛苦了!
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楼主辛苦了！感谢分享
好资源，感谢楼主分享
为麽还是不能下载啊
好书啊！多谢楼主分享！
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谢谢提供常识类书籍,有用.
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