宋仁飞，林 辉，臧 卓，严恩萍

（中南林业科技大学 林业遥感信息工程研究中心，湖南 长沙 410004）

东洞庭湖湿地植被高光谱数据变换及识别

宋仁飞，林 辉，臧 卓，严恩萍

（中南林业科技大学 林业遥感信息工程研究中心，湖南 长沙 410004）

高光谱识别是采用大量比较窄的波段对目标物进行同时观测，以实现对目标物更好的观测效果。以东洞庭湖为研究对象，对典型湿地植被苔草、芦苇、芦蒿、辣蓼和旱柳开展野外高光谱观测的基础上，开展数据变换和分类识别。在对数据进行剔除、滤波和重采样后，对高光谱数据进行导数运算、对数运算、对数的导数运算、归一化运算和归一化后导数运算，以突出植被的光谱特征差异。采用主成分分析方法，对高光谱数据进行降维。并运用BP（Back Propagation）神经网络、马氏距离（Mahalanobis）分类法、贝叶斯（Bayes）分类法、费希尔（Fisher）分类法、光谱角度制图法（Spectral Angle Mapper，SAM）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）等6种方法开展湿地植被识别。结果表明：在多种数据变换方法中，LOG (N(R))变换效果最好，而湿地植被识别方法中，光谱角度制图法的精度最高。

高光谱识别；湿地植被；光谱特征；东洞庭湖

湿地是生产力最高的特殊生态类型，兼具水生生态系统和陆地生态系统的特点。湿地被誉为“天然水库”、“地球之肾”和“天然物种库”，具有蓄洪防旱、保持水源、净化水质维护生物多样性、调节气候和美化环境等重要生态功能[1]。作为湿地生态系统变化的指示器，湿地植被是湿地生态系统的重要组成部分和监测重点。近年来，湿地植被的生理生化特性[2]、去污染能力[3]，湿地植被的群落组成[4]及演变趋势[5]等方面得到了广泛的关注和重视。……