论文部分内容阅读
高光谱遥感图像各波段间存在着高相关性和高冗余度,在处理方面上具有一定的困难。使用光谱一阶、二阶微分法对高光谱遥感图像进行处理,增强像元亮度值的差异,选择树种特征差异性较大的特征波段进行组合降维,再利用野外实地调查的样地作为分类训练样本进行分类,然后用位置精度评价对原始影像及光谱一阶、二阶分类结果进行精度评价及分析比较。结果表明,光谱一阶、二阶微分法所选取的波段总体分类精度与Kappa系数都比原始图像分类结果高,其总体分类精度分别为90.20%与91.30%,Kappa系数分别为0.85与0.86;而