[1]张 乐,王志辉,徐惠军,等.基于包络线去除法的森林树种及树种组分类[J].浙江林业科技,2020,40(02):91-97.[doi:10.3969/j.issn.1001-3776.2020.02.014]
　ZHANG Le,WANG Zhi-hui,XU Hui-jun,et al.Classification of Tree Species and Groups based on Envelope Removal[J].Journal of Zhejiang Forestry Science and Technology,2020,40(02):91-97.[doi:10.3969/j.issn.1001-3776.2020.02.014]
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基于包络线去除法的森林树种及树种组分类()
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《浙江林业科技》[ISSN:1001-3776/CN:33-1112/S]

卷:
40
期数:
2020年02期
页码:
91-97
栏目:
应用技术
出版日期:
2020-04-20

文章信息/Info

Title:
Classification of Tree Species and Groups based on Envelope Removal
文章编号:
1001-3776（2020）02-0091-07
作者:
张 乐1; 王志辉1; 徐惠军1; 丁丽霞2; 3; 李 东4; 金 伟5; 张 峰5
1. 浙江远卓科技有限公司，浙江 杭州 310012；2. 浙江农林大学 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室，浙江 杭州 311300；3. 浙江农林大学 省部共建亚热带森林培育国家重点实验室，浙江 杭州 311300；4. 湖州市自然资源和规划局，浙江 湖州 313000；5. 浙江省森林资源监测中心，浙江 杭州 310020
Author(s):
ZHANG Le1; WANG Zhi-hui1; XU Hui-jun1; DING LI-xia2; 3; LI Dong4; JIN Wei5; ZHANG Feng5
1. Zhejiang Yuanzhuo Technology Co., Ltd, Hangzhou 310012, China; 2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration, Zhejiang A & F University, Hangzhou 311300, China; 3. State Key Laboratory of Subtropi
关键词:
遥感; 像元亮度值; 包络线去除; 树种; 树种组
Keywords:
remote sensing;  pixel luminance value;  envelope removal;  tree species;  tree groups
分类号:
S711
DOI:
10.3969/j.issn.1001-3776.2020.02.014
文献标志码:
A
摘要:
选择了毛竹Phyllostachys edulis，雷竹Ph. violascens ‘Prevernalis’，水竹Ph. heteroclada，杉木Cunninghamialanceolata，马尾松Pinus massoniana，常绿阔叶树（冬青Ilex chinensis，青冈Quercus glauca，石楠Photinia serrulata，茶Camellia sinensis）和落叶阔叶树（山核桃Carya cathayensis，栗Castanea mollissima，白栎 Quercus fabri，枫香树QLiquidambar formosana，桑Morus alba，桃Amygdalus persica）5 个森林树种及2 个树种组，使用包络线去除法对去除非林地的高光谱遥感图像像元亮度值进行处理，增强像元亮度值的差异，选择差异性较大的特征波段进行组合降维，然后利用野外实地调查的样地作为分类训练样本进行分类，最后用位置精度评价对原始分类图与包络线去除法分类图进行精度评价及分析比较。结果表明，包络线去除法的总体分类精度与总体Kappa 系数分别为90.5%与0.86，而原始图像分类的总体分类精度与总体Kappa 系数分别为80.2%与0.78。本文使用包络线去除法把此5 个森林树种及2 个树种组有效地区分出来，从而为利用高光谱遥感图像数据进行特征提取和降维及分类提供理论支撑与参考，也可应用于林业调查、林地变更调查、各类树种及树种组分类等领域。
Abstract:
Preprocessing was made on remote sensing image by Hyperion of Lin’an, Yuhang of Hangzhou and Anji of Zhejiang province. 5 species and 2 groups were selected, including Phyllostachys edulis, Ph. violascens ‘Prevernalis’, Ph. heteroclada, Cunninghamia lanceolata, Pinus massoniana, evergreen broad-leaved forest (Ilex chinensis, Quercus glauca, Photinia serrulata, Camellia sinensis) and deciduous broad-leaved one (Carya cathayensis, Castanea mollissima, Quercus fabri, Liquidambar formosana, Morus alba, Amygdalus persica), to be classified by envelope removal. Non-forest pixel luminance value was classified by dimensionality reduction and training. Positional accuracy evaluation was used on classification accuracy of original and treated image. The results showed that the total classification accuracy and total Kappa coefficient of envelope removal method was 90.5% and 0.86 respectively, while that of original image classification was 80.2% and 0.78 respectively.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2019-09-17；修回日期：2020-03-04作者简介：张乐，本科，从事林业调查规划设计；E-mail:595309560@qq.com。通信作者：丁丽霞，博士，副教授，从事林业遥感与信息技术应用研究；E-mail:dlxlxy@126.com。
更新日期/Last Update: 2020-04-20