孙小芳

(闽江学院地理科学系，福州 350121)

结合目标分割的高光谱城市地物分类

孙小芳

(闽江学院地理科学系，福州 350121)

结合高光谱影像地物光谱特征与高空间分辨率影像分割获得的目标对象进行地物分类。首先，对Hyperion影像进行坏线和Smile效应去除，经过FLAASH大气校正后，得到研究所用的155个波段； 其次，利用地物光谱曲线的特征点确定适合地物识别的光谱分辨率，进行Hyperion影像降维，生成降维后所需的21个宽波段； 然后，对IKONOS影像采用小波融合，利用多分辨率分割技术生成高空间分辨率影像目标对象； 最后，基于层次分析法对分割后生成的目标对象进行分类，采用模糊隶属函数利用植被红边效应、水体在近红外波段吸收特征进行第1层次分类，再取距离值最大的前10个Hyperion影像波段作为标准最邻近分类的特征波段，完成第2层次分类。分类结果表明，研究区共分出9种地物类型，分类效果明显优于最大似然法分类与光谱角填图法。

Hyperion降维； IKONOS融合； 分割； 光谱特征； 分类

0 引言

进入21世纪以来，各种成像光谱仪技术的进步及其应用领域的快速扩展，使高光谱遥感技术被广泛应用于国土资源利用、环境监测、地质勘探、农业生产、灾害预警、城市规划、人工目标识别以及军事探测等领域。潘灼坤等[1]利用植被光谱的丰度分析表示植被胁迫的特征； Zhang等[2]基于AVIRIS图像的纹理特征和光谱特征，利用神经网络分类器完成15种植被分类，平均Kappa值达到0.94； Roberts等[3]利用213个波段的VSWIR影像和第8波段的TIR影像进行14种城市地物类型的识别；……