典型文献
一种红树林亚种分类的无人机高光谱遥感方法
文献摘要：
利用大疆公司矩阵(Matrice)600专业型无人机搭载美国海德沃(Headwall)公司纳米高光谱(Nano-Hyperspec)型号微型高光谱成像仪获取南沙湿地公园一期范围的高光谱影像,配合已有高分辨率可见光影像和同步采集的试验区样本数据,基于像元解混和支持向量机对影像进行分类.实验表明:红树林亚种分类对样本质量和高光谱影像质量依赖度高;像元解混方法和支持向量机方法表现良好,整体分类精度均达到80％以上,其中像元解混方法精度可以达到83.93％;相比于支持向量机分类方法,解混方法能够在一定程度上提高红树林树种的分类精度.
文献关键词：
高光谱;红树林亚种;端元提取;像元解混
中图分类号：
作者姓名：
孙玉鑫;梁庆炎;陈勇明
作者机构：
广东省国土资源测绘院,广东广州510670;自然资源部 华南热带亚热带自然资源监测重点实验室,广东广州510670
文献出处：
引用格式：
[1]孙玉鑫;梁庆炎;陈勇明-.一种红树林亚种分类的无人机高光谱遥感方法)[J].北京测绘,2022(06):762-766
A类：
红树林亚种,Matrice,Headwall,Hyperspec,像元解混
B类：
无人机高光谱,高光谱遥感,专业型,搭载,海德,Nano,高光谱成像仪,南沙,湿地公园,高光谱影像,可见光影像,同步采集,试验区,混和,影像质量,质量依赖,依赖度,支持向量机方法,整体分类,分类精度,支持向量机分类,分类方法,树种,端元提取
AB值：
0.246968
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