【摘 要】
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新疆天山北坡山地草甸是天山山区草地生产力最高的草地类型，草地退化情况较为严重。对草地植被进行分类与识别，监测草地生态系统本底状况，可以快速、准确、有效的评价草地退化动态与程度，是进行生态重建的关键。为了探索适合草地植被的分类方法，选择天山北坡中段山地草甸植被作为研究对象，利用高光谱成像光谱仪（SOC710VP）获取了典型植被多季相（4个关键生育期）的原始反射光谱数据，通过多项式卷积平滑（S-G）及
【基金项目】
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中亚大气科学研究基金项目（CAAS202011）； 中央级公益性科研院所基本科研业务费项目（IDM2021004）； 国家自然科学基金项目（42071075）资助；
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新疆天山北坡山地草甸是天山山区草地生产力最高的草地类型，草地退化情况较为严重。对草地植被进行分类与识别，监测草地生态系统本底状况，可以快速、准确、有效的评价草地退化动态与程度，是进行生态重建的关键。为了探索适合草地植被的分类方法，选择天山北坡中段山地草甸植被作为研究对象，利用高光谱成像光谱仪（SOC710VP）获取了典型植被多季相（4个关键生育期）的原始反射光谱数据，通过多项式卷积平滑（S-G）及最小噪声分离（MNF）变换对光谱数据进行平滑去噪及降维处理，分别采用支持向量机（SVM）、 BP人工神经网络（BP-ANN）及波谱角填图（SAM）三种方法建立分类模型，并对分类结果进行了对比分析。结果表明：使用S-G滤波及MNF变换预处理方法可以有效的对草地植被高光谱数据进行降维除噪，获得较平滑的光谱曲线，减少了数据的冗余程度并缩短了分类时间。不同季相山地草甸植被的“绿峰”、“红谷”及“红边”等参数差异较大，在植被生长旺盛期（4月—5月）的光谱曲线特征比黄枯期的光谱曲线特征更容易区分，这个时期分类精度较高。SVM分类模型在返青期（4月）和分蘖（枝）期（5月）总体分类精度均超过了90%, Kappa系数也超过了0.9;利用SVM方法进行分类时，在植物生长旺盛期（4月—5月）Polynomial核函数分类精度较高，植物成熟期（6月—9月）径向基核（RBF）函数分类精度较高。BP-ANN在分蘖（枝）期分类精度较高，总体分类精度为91.07%, Kappa系数为0.89,其他时期分类效果一般，虽然在MNF变换降维后能极大的缩短数据处理时间，但分类时间还是较SVM时间要长。SAM分类速度最快，但在各生育期的分类精度都较低，最高值为分蘖（枝）期的总体分类精度77.80%, Kappa系数为0.73。因此，利用Polynomial核函数的SVM分类模型适合对山地草甸植被进行分类识别，分类结果类别完整，准确度高，误分、错分现象相对较少，相比BP-ANN及SAM等高光谱数据分类方法具有较大的优势。
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