刘玥伶，舒清态，黄金君

(西南林业大学 林学院，云南 昆明 650233)

0 引言

森林是地球上最大的陆地系统，同时也是最主要的可再生资源，被称为“地球之肺”，是人类得以生存和发展的保障，为人类活动提供了丰富的物质资源，同时也是维持生态过程和全球生物圈中最重要的一环[1]。想要合理的利用和保护森林资源，需要对森林树种进行正确有效的识别[2]。传统的树种识别方法主要依靠人力资源在森林里展开野外调查，或是通过大比例尺的航片来进行分类。这些方式耗时耗力且效率不高。在过去的研究中，大多是采用分辨率较低的多光谱影像数据，可以提取利用的信息量十分有限，只能将森林类型简单的划分出来，并不能准确的提取出单木信息。对单棵的树木进行精细识别存在很多困难，不能满足实际生产应用的需求[3-5]。20世纪80年代兴起的高光谱遥感打破了光谱分辨率的局限性，与多光谱遥感数据相比能够区分出细微的光谱差距，很大程度上避免了“异物同谱”的现象。相较于多光谱遥感数据，高光谱遥感数据具有更强的森林树种识别的能力[6]，为获得更准确的森林资源信息提供了强有力的手段。高光谱遥感数据所获取的光谱信息的波长范围在400～2 500 nm内，光谱分辨率一般优于10 nm，高光谱图像包含丰富的空间信息和光谱信息，每个像元可以记录下瞬时视场角内几十乃至上百个连续波段[7]，这样的特质使得高光谱影像数据能够把不同物质的光谱特征有效区分出来[8]。……