河北农业科学

2019, v.23;No.163(01) 101-104+108

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基于决策树的无人机高光谱遥感影像地物分类研究
Study on Ground Objects Classification by UAV Hyperspectral Remote Sensing Images Based on Decision Tree

万欢;孙昕;周浩澜;王长委;

摘要(Abstract):

高光谱影像由于其波段众多,传统的多光谱图像的信息提取方法不适合高光谱影像的处理。利用无人机搭载美国Headwall公司的最新纳米级高光谱成像光谱仪,采集广东省广州市增城区某处的高光谱影像,提取光谱数据,分析不同地物间光谱曲线特征和差异,采用决策树进行地物分类。结果表明:根据无人机高光谱数据中不同地物之间光谱特征曲线的差异,建立分类树,不仅可以大大减少分类处理的工作量,且分类效果良好,准确度高。

关键词(KeyWords): 无人机;高光谱遥感;光谱特征

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 2018年省级促进经济发展专项资金(GDME-2018E004);; 2018年省级乡村振兴战略专项“老挝蔬菜农情监测系统构建与推广”

作者(Authors): 万欢;孙昕;周浩澜;王长委;

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