【摘 要】
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高光谱数据普遍存在波段相关性强、数据冗余严重的特点,因此选择合适的波段组合,是高效开展后续应用研究的基础。以东莞市为研究区,应用环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A)高光
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所,湖北大学资源环境学院,
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高光谱数据普遍存在波段相关性强、数据冗余严重的特点,因此选择合适的波段组合,是高效开展后续应用研究的基础。以东莞市为研究区,应用环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A)高光谱数据,在分析各波段信息含量和波段间相关性的基础上,使用了3种经典的波段指数选择最佳波段组合;针对经典模型应用中存在的问题,对最佳指数模型进行了改进,通过对波段均方差和相关性设置一定阈值,筛选得到一个较为合理的波段组合;最后,针对草地、林地和耕地3种地物,应用J-M距离模型对3种地物的可分性进行判别,并指出:50-80-108波段组合,50-79-108波段组合以及50-80-111波段组合是分别用于草地—林地、草地—耕地、耕地—林地分类的最佳波段组合。
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