一种基于地块的作物品种高光谱识别方法

摘要

一种基于地块的作物品种高光谱识别方法，首先对Hyperion进行预处理，去除Hyperion数据中未定标和易受水汽影响的波段，利用ENVI的Flaash大气校正模块对数据进行大气校正，再利用地形图或者校正好的SPOT5、TM等卫星数据，对Hyperion数据进行几何校正，得到校正好的Hyperion反射率影像，进行作物品种地块的外野GPS测量，获得作物品种的地块分布图，将地块数据叠加到Hyperion反射率影像上，计算作物品种反射率均值、方差等特征，作为作物品种的特征，对Hyperion反射率影像进行图像分割，获得基于Hyperion反射率影像的地块数据，根据作物品种的反射率均值、方差等特征，对地块数据进行品种分类，获得基于地块的作物品种分布图。本发明采用Hyperion高光谱数据和外野作物品种地块数据，采用基于图像分割技术、实现作物品种的制图，可用于农业部门进行全国作物品种的监测，具有广阔的市场前景与应用价值。

主权项

一种基于地块的作物品种高光谱识别方法，其特征在于包括以下步骤：(1)对星载Hyperion高光谱进行预处理，通过未定标和易受水汽影响的波段的去除、Flaash大气校正和几何校正，得到校正好的Hyperion反射率影像；(2)采用外业GPS，外野测量作物品种的地块坐标，并记录地块的作物品种属性，获得作物品种地块数据，将作物品种地块数据叠加到Hyperion反射率影像，统计不同作物品种的反射率均值、方差特征，作为作物品种的特征；(3)采用对像内部异质性最小的标准，按照形状和光谱的几个可调整的均值性或异质性标准对影像进行分割，获得基于Hyperion反射率影像的地块数据；(4)利用不同作物品种的反射率均值、方差特征，采用模糊分类方法，计算每个地块的隶属度，获得基于地块的作物品种分布图。