利用高光谱识别草地种类的研究——以锡林郭勒草原为例

Identification of Grass Species Based on Hyperspectrum——A Case Study of Xilin Gol Grassland

以锡林郭勒草原典型的羊草、针茅、日阴菅、隐子草为研究对象,测量4种草地光谱,利用光谱微分法对原始光谱数据进行处理,在提取草地光谱7个特征参数的基础上,采用相关性分析和主成分分析方法精选红边斜率、绿峰位置、绿峰值和红谷位置4个参数。基于所选的4个光谱特征参数,采用多层感知神经网络模型对草地种类进行识别,精度达到80.3%,同时对比7个特征参数与4个特征参数对草地种类识别精度的影响,发现草地种类识别精度从69.0%提高到80.3%。本研究可为大面积草地物种资源的遥感调查和监测提供科学依据。