[理学]水稻论文：水稻HSI数据光谱特征分析识别技术支持向量机.doc

水稻论文：基于HSI高光谱数据的水稻光谱特征分析与识别技术研究【中文摘要】水稻是中国的主要粮食作物,实时准确地获取水稻面积等信息,有利于国家粮食安全和贸易安全的保证。传统水稻遥感监测主要集中利用TM、CBERS星的CCD数据以及MODIS数据。HSI数据是国内首个航天高光谱数据,国内对HSI数据在水稻分类识别中的研究几乎空白。以广西玉林市-博白地带2010年10月22日的一景HSI数据为研究区,主要进行了如下研究工作:(1)HSI数据介绍和预处理研究:对HSI数据的特点、命名规则等进行介绍。针对HSI数据产品特点,对HSI数据进行包括数据格式转换、绝对辐射亮度值变换、FLAASH大气校正、质量差波段去除和几何精校正等预处理工作。(2)晚稻等地物类光谱特征分析:数据预处理后,根据研究区概况和同时相HJ-1A星CCD多光谱数据情况,获取晚稻等地物的空间信息,并得到不同地物在HSI数据的光谱变化曲线,分析晚稻与其它地物的光谱差异,为波段选择做好铺垫。(3)波段选择方法研究:通过对信息量和类别可分性波段选择方法进行研究,在此基础上,提出改进的基于信息量和类别可分性的组合波段选择方法,最后选择得分值排序靠前的30个波段作为波段选择结果,为后面的精准分类做了铺垫。.【英文摘要】Rice is the main grain crop in china, obtaining punctually and exactly rice area and other information is beneficial for the guarantee of the countrys food supply security and trade security.The traditional remote-sensing monitoring of rice mainly focused use of TM imagery、CCD imagery of CBERS satellite and MODIS data. The HSI imagery of HJ-1A Satellite is not researched in domestic rice identification. the region of yulin city-bobai country in guangxi was used as research area,many works was done as follo.【关键词】水稻 HSI数据 光谱特征分析 识别技术 支持向量机【英文关键词】Rice HSI Imagery Analysis of Spectral Characteristics Support Vector Machine Identfication Technology【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】基于HSI高光谱数据的水稻光谱特征分析与识别技术研究摘要4-6ABSTRACT6-7第1章 绪论10-161.1 研究背景与研究意义10-111.2 国内外研究现状11-131.2.1 国外研究现状11-121.2.2 国内研究现状12-131.2.3 国内外研究不足131.3 研究内容及方法13-141.4 研究技术路线14-151.5 本章小结15-16第2章 研究数据与研究区16-222.1 高光谱遥感介绍16-172.2 研究数据介绍17-192.2.1 HJ-1A/B星简介172.2.2 HJ-1A/B星多光谱CCD数据产品介绍17-182.2.3 HJ-1A星高光谱HSI数据产品介绍18-192.3 研究区概况及研究区数据源选择19-202.3.1 研究区概况19-202.3.2 研究区数据源选择202.4 本章小结20-22第3章 高光谱数据预处理与晚稻光谱特征分析22-313.1 HSI 高光谱数据预处理研究22-263.1.1 数据格式转换223.1.2 辐射校正22-243.1.3 质量差波段去除24-253.1.4 几何精校正25-263.2 研究区晚稻光谱特征性分析26-293.3 本章小结29-31第4章 HSI 高光谱数据波段选择方法研究31-434.1 基于信息量的波段选择32-374.1.1 理论方法32-364.1.2 波段选择实验研究36-374.2 基于类别可分性的波段选择37-394.2.1 理论方法37-384.2.2 波段选择试验研究38-394.3 改进的基于信息量和类别可分性组合的波段选择方法39-414.3.1 改进的理论方法39-404.3.2 波段选择试验研究40-414.4 本章小结41-43第5章 基于HSI 数据晚稻识别与精度检验43-555.1 基于HSI 数据晚稻识别43-485.1.1 最大似然函数分类方法43-455.1.2 支持向量机分类45-485.2 晚稻识别精度检验48-535.2.1 基于非波段选择的HSI 数据晚稻识别49-515.2.2 基于波段选择的HSI 数据晚稻识别51-525.2.3