第34卷，第12期 2014年12
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
基于马氏距离法的荒漠树种高光谱识别
Vol. 34 ,No. 12 -pp3358-3362
December: 2014
林海军，张绘芳，高亚琪*，李霞，杨帆，周艳飞
1.新疆农业大学草业与环境科学学院，新疆乌鲁木齐830052 2.新疆林业科学院现代林业研筑所，新疆乌鲁本齐830000
摘要地面实测地物光谱可提供细致的光谱信息，表现同种地物不同理化特性和不同种类地物光谱的微小差异，使利用光谱进行地物识别成为可能。使用美国HR-768型地物光谱仪，在塔里术河下游和吐鲁番沙漠植物园实测胡杨、释柳、梭梭和沙拐高光谱数据，利用包络线去除、一阶微分和二阶微分法对原始光谱进行变换处理，使用马氏距离法确定所测树种原始光谱和变换光谱的差异显著波段，利用逐步判别法检验所选差异波段的识别效果。结果表明：马氏距离法可准确确定树种识别的最佳波段，且上述4树种光谱识别波段大多位于近红外区。原始光谱、包络线去除、一阶微分和二阶微分四种光谱对4树种的识别精度分别为：85%，93.8%，92.4%和95.5%；可见，原始光谱经变换处理可提高树种的识别精度。但不同研究对象、不同光谱处理方法，提高识别精度的效率不同。研究结果将为大尺度高光谱遥感影像用于荒模植物分类与生境监测和评价提供依据。
关键词高光谱；荒漠树种；马氏距离；逐步判别分析
中图分类号：S771.8
文献标识码：A
引言
DOI : 10, 3964/j. issn. 1000-0593(2014 )12-3358-05
据间的关系以及利用高光谱进行荒模植物识别提供依据
数据采集和处理
在荒漠生境监测中，快速、准确识别荒漠树种并监测其
生长状况，对生境评价具有重要意义。近年来，有学者将高光谱数据应用于树种识别，提高了树种识别的精度，Pon-tius等"对美国哈佛地区纯林、针阔混交林利用高光谱数据进行识别，精度达75%。刘秀英等3对杉木、桂花树、小叶樟树和雪松4树种原始光谱和变换光谱进行识别，结果发现：对数一微分变换光谱识别精度最高。减卓等采用七种分类算法对杉木、马尾松光谱进行差异显著波段提取，结果表明：Fisher分类法分类精度最高。但基于高光谱数据的荒漠树种识别研究尚未见报道。本研究以胡杨（Populuseuph-ratica)、栓柳（Tamarixhispida）、梭梭（Haloxylon ammo-dendron）、沙拐枣（Calligonummongolicum）)四种典型荒漠树种实测光谱为数据源，采用包络线去除、一阶微分和二阶微分对原始光谱进行变换处理，用马氏距离法对原始光谱和变换处理后光谱进行差异显著波段选取，用逐步判别法对光谱最佳识别波段进行分析，确定荒模树种光谱识别最佳波段并计算识别精度，为建立点源高光谱数据与面源高光谱遥感数
收稿日期：2013-05-03，修订日期：2013-10-14
1.1光谱测定
光谱样本取自塔里木河下游和吐鲁番沙漠植物园，使用美国SVC公司HR-768型地物光谱仪，波段数：768，波段范围350~2500nm，光谱分辨率（350～1000nm光谱分辨率 ≤3.5nm；1000~1850nm光谱分辨率≤7.5nm1850~ 2000nm光谱分辨率≤5nm）。为保证光谱数据质量，所有光谱测定均选择当地11:30一15：00时、晴朗无云、自然光照良好的天气下进行。
测定时使用4瞬时视场角镜头，将标准白板水平放置，光谱仪镜头与标准白板垂直，高度控制在20cm左右，先进行标准白板光谱校正，然后再测定样树叶片反射光谱，为减少仪器噪声干扰和测定时产生的误差，每树种选择有代表性的样树5株，每株样树测定向阳面叶片光谱10次，取均值作为该样本光谱值。每测完一个样本，进行一次标准白板校正。
1.2
高光谱数据变换处理
基金项目：国家自然科学基金项目（40961027），新疆草地资源与生态实验室和新疆国家级公益林监测项目资助
作者简介：林海军，1988年生，新疆农业大学草业与环境科学学院硕士研究生
*通讯联系人e-mail：gyq611003@163.com
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