【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第6期 401-404页,共4页

【作 者】： 林楠 ; 于合龙

【摘 要】 大范围的植被中包含较为复杂的植物种类，在植被遥感信息中，不同的植物种类具有自身不同的波谱特征，在吸收强光照后，一些不同植物的遥感属性会随着对光照敏感特征发生变化，使整个植被健康光谱曲线发生非正常变化，造成监测结果有误。传统的植被图谱分析算法主要通过绿色植物的光谱遥感特性曲线的形态反映植被的健康程度，一旦曲线在光照干扰下发生扭曲，会造成图谱分析误判。提出加入分类约束的健康植物的反射光谱特征分析算法。利用数据分类的理论对传统的检测方法进行合理的优化，使其能够较好的对大范围的植被波普特征进行区分，避免范围过大光照给敏感特征带来的干扰，仿真结果表明，提出的方法能够有效降低植被健康检测的错误率。