[发明专利]一种应用于机载近地高光谱影像的林木冠幅识别方法

摘要

本发明公开一种应用于机载近地高光谱影像的林木冠幅识别方法，属于林业遥感数据处理与信息提取范畴。其技术特点是以传统基于光谱的支持向量机分类为基础，在完成支持向量机分类，形成各类地物初始概率图的基础上，引入引导滤波，利用引导滤波对分类初始概率图进行纹理及边缘信息优化，通过概率最大准则，对优化后各像素点所属类别进行划分，在完成最总分类后，提取树木对应类别，形成林木边缘矢量，完成林木冠幅的精确识别。

主权项

一种应用于机载近地高光谱影像的林木冠幅识别方法，其特征是：利用边缘保持滤波算法中的引导滤波对传统的支持向量机分类的分类结果进行优化，形成基于优化支持向量机的空谱分类框架，实现基于分类的机载近地高光谱影像林木冠幅精确识别。具体步骤如下：(1)支持向量机分类：利用传统支持向量机(SVM)分类方法对经过预处理的近地高光谱图像进行逐像素分类，并通过分析SVM下不同核函数及对应参数的设定，确定适用于影像的最优SVM分类的核函数及其参数设定，完成初始分类；(2)形成各类地物初始概率图：依据分类结果，提取各类地物对应的单波段图像，形成对应地物的初始概率图；(3)引导滤波优化：以近地高光谱数据进行主成分分析(PCA)，利用PCA分析后的前三个主分量形成伪彩色图作为引导图(或以同步获取的CCD影像为引导图)，对各类地物的初始概率图进行引导滤波优化，默认参数为控制局部窗口大小的窗口半径r＝1，控制梯度变化的ε＝0.12，以平均结构相似性判定优化效果，实现各类地物的边缘信息优化；(4)林木冠幅识别：依据概率最大准则，按照优化后各像素点的概率，形成最终分类结果，在分类结果中，提取“树木”类别，形成林木冠幅边缘矢量结果，完成林木冠幅的精确识别。