Hyperion高光谱遥感数据的处理及其在喀斯特石漠化等级划分中的应用

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在遥感技术经历了全色(黑白)、彩色摄影、多光谱扫描成像阶段之后,进入了一个崭新的阶段——高光潜遥感(HyperspectralRemote Sensing)阶段。高光谱遥感克服了传统全色及多光谱遥感在波段数、波段范围、精细信息表达等方面的局限性,以较窄的波段区间、较多的波段数量提供遥感信息,能够从光谱空间中对地物予以细分和鉴别。与此同时,荒漠化成为当今全球最严重的环境与社会经济问题之一。而荒漠化在中国南方湿润石灰岩岩溶地区表现为石漠化。如何将高光谱遥感技术引入到石漠化研究,特别是石漠化等级划分研究中来,是本文讨论的重点。论文以地球观测卫星EO-1所拍摄的Hyperion高光谱遥感影像数据为主要信息源,结合研究区同步野外调查,对安顺市和黔西南州交界处的花江峡谷地区的石漠化状况进行了研究。通过详细的野外调查工作,得到研究区地物光谱曲线的第一手资料,并建立单一地物光谱库。并对Hyperion数据进行了必要的预处理,得到反射率信息。综合运用“3S”技术,将高光谱遥感影像与地形图、岩性岩组图、坡度图、调查路线、GPS定位的调查点、以及实测的光谱曲线和照片综合进行考虑,建立以高光谱遥感影像为基础的石漠化等级光谱库。最后探讨了高光谱遥感数据的五种常用分类方法及分类预处理步骤,为后续工作提供一些思路。文中,基于高光谱遥感影像数据建立喀斯特地区石漠化等级光谱库是本文研究的重点。不但首次将高光谱数据应用到喀斯特地区石漠化的研究中来,还改进了基于传统多光谱遥感影像建立的石漠化影像特征判读标准,建立了基于高光谱遥感影像光谱曲线的新的喀斯特地区石漠化等级判读指标。进一步提高了石漠化遥感解译的精确度和实用性。
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