1、高光譜遙感技術(shù)是當(dāng)前遙感領(lǐng)域的前沿技術(shù)，為植物物種或種群信息的獲取、大范圍植被的識(shí)別與分類提供了新的技術(shù)手段。在植被分類中，某些類型的植被群落光譜特性有較為相近的情況，多光譜等傳統(tǒng)遙感影像的應(yīng)用就會(huì)受到很大影響。而高光譜遙感由于具有極高的光譜分辨率，能夠大大提高對(duì)植被的識(shí)別與分類精度?？梢栽诖罅空ǘ沃泻Y選出那些對(duì)植被類型光譜差異較明顯的波段，利用少數(shù)幾個(gè)窄波段對(duì)植被類型進(jìn)行識(shí)別與分類。也可采用壓縮技術(shù)重新組合幾個(gè)綜合波段，充分利用植被

2、的光譜信息，改善了植被的識(shí)別與分類精度。
　　 環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星星座(HJ-1A/B)是我國(guó)于2008年發(fā)射的第一顆專用于環(huán)境監(jiān)測(cè)的衛(wèi)星。HJ-1A星所獲取的HSI高光譜數(shù)據(jù)連續(xù)的波段設(shè)置能夠反映地物光譜的微小變化，提高了對(duì)地識(shí)別與分類精度，其應(yīng)用可以滿足我國(guó)對(duì)植被大范圍動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)需要。然而受限于發(fā)射時(shí)間較短，目前基于HSI數(shù)據(jù)的植被分類及與此相關(guān)的研究比較少。本文以金鐘山自然保護(hù)區(qū)為研究區(qū)，利用環(huán)境小衛(wèi)星HSI高光譜數(shù)

3、據(jù)，主要進(jìn)行了以下研究工作:
　　 1.HSI數(shù)據(jù)特性與預(yù)處理:介紹了HSI數(shù)據(jù)特點(diǎn)、特性以及波譜信息。針對(duì)HSI數(shù)據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)設(shè)置了包括質(zhì)量差波段的去除、修復(fù)個(gè)別波段上存在的壞線、垂直條紋去除、幾何精校正預(yù)處理工作流程，處理后的影像質(zhì)量明顯高于原始影像。
　　 2.植被類型的光譜特征分析:依據(jù)野外調(diào)查數(shù)據(jù)與1∶20萬(wàn)植被分布圖等數(shù)據(jù)提取了保護(hù)區(qū)典型植被的光譜曲線。草叢、灌叢、常綠闊葉林、落葉闊葉林、稀疏植被覆蓋區(qū)這五種植

4、被類型具有典型的植被光譜特征。
　　 3.不同分類方法對(duì)比研究:運(yùn)用四種分類方法對(duì)保護(hù)區(qū)植被類型進(jìn)行分類識(shí)別，分別為基于光譜特征與植被指數(shù)構(gòu)建的決策樹法、最大似然監(jiān)督分類法、ISODATA非監(jiān)督分類法、波譜角填圖法。結(jié)果表明決策樹法與最大似然法具有較高精度，分別為83.74％，76.22％。一方面驗(yàn)證了決策樹方法和高光譜分析方法相結(jié)合在提取植被信息中的可行性。另一方面驗(yàn)證了經(jīng)過(guò)MNF變換處理后應(yīng)用傳統(tǒng)的分類方法也可對(duì)HSI數(shù)據(jù)的