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高光谱植被的林地分类高光谱人工智能遥感解译水文地质遥感

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高光谱植被的林地分类

森林覆盖的分类是森林资源管理和科学研究的重要环节。森林树种分布的确定方法因特定应用要求和数据的可用性及造价而异。现有确定树种分布的方法主要有三种，即地面调查、像片解译和遥感分类。前两种方法耗时且无法提供大范围的详细林地分布信息，高光谱遥感因其可以提供大区域的连续成像数据,使得高光谱遥感分类成为在适当空间尺度上评价森林覆盖的最有效途径。

遥感数据已被应用于识别林地覆盖的大类，如针叶、国叶林的区分。应用最广泛的是多光谱遥感数据。目前大量的研究集中于利用这些数据进行林地树种更为精细的分类，并取得了不同程度的成功。在过去的20多年中，一系列的高空间、高光谱分辨率遥感仪器的出现为改进现有的分类算法、进一步提高树种分类精度提供了可能。