光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2011年
11期
3010-3013
,共4页
陈永刚%丁丽霞%葛宏立%张茂震%胡芸
陳永剛%丁麗霞%葛宏立%張茂震%鬍蕓
진영강%정려하%갈굉립%장무진%호예
Mann-Whitney检验%高光谱%SVM%竹亚科
Mann-Whitney檢驗%高光譜%SVM%竹亞科
Mann-Whitney검험%고광보%SVM%죽아과
以毛竹、雷竹和孝顺竹野外高光谱数据为基础,在非参数统计理论和模式识别的基础上,提出了利用Mann-Whitney非参数检验筛选竹类间最佳特征区分波段及利用支持向量机识别竹类的问题.研究结果表明:(1)毛竹与雷竹之间的最佳区分波段为503～655,689～732,757～1 000,1 038～1 084,1 238～1 311,1 404～1 591,1 682～1 800,1 856～1 904和1 923～2 500nm,毛竹与孝顺竹之间的最佳区分波段为350～386,731～1 430,1 584～1 687,1 796～1 873nm,雷竹与孝顺竹之间的最佳区分波段为355～356,498～662,689～745和1 344～2 500 nm;利用Mann-Whitney非参数检验方法可以分别消除30.0％,57.7％和35.8％的无效区分波段.(2)在最佳区分波段内,利用支持向量机的SMO算法进行高光谱竹类识别,模型精度分别为98.4％,93.5％和95.1％,模型泛化精度分别为93.3％,90.0％和86.7％,表明此方法可有效区分和识别竹亚科中的不同竹类.
以毛竹、雷竹和孝順竹野外高光譜數據為基礎,在非參數統計理論和模式識彆的基礎上,提齣瞭利用Mann-Whitney非參數檢驗篩選竹類間最佳特徵區分波段及利用支持嚮量機識彆竹類的問題.研究結果錶明:(1)毛竹與雷竹之間的最佳區分波段為503～655,689～732,757～1 000,1 038～1 084,1 238～1 311,1 404～1 591,1 682～1 800,1 856～1 904和1 923～2 500nm,毛竹與孝順竹之間的最佳區分波段為350～386,731～1 430,1 584～1 687,1 796～1 873nm,雷竹與孝順竹之間的最佳區分波段為355～356,498～662,689～745和1 344～2 500 nm;利用Mann-Whitney非參數檢驗方法可以分彆消除30.0％,57.7％和35.8％的無效區分波段.(2)在最佳區分波段內,利用支持嚮量機的SMO算法進行高光譜竹類識彆,模型精度分彆為98.4％,93.5％和95.1％,模型汎化精度分彆為93.3％,90.0％和86.7％,錶明此方法可有效區分和識彆竹亞科中的不同竹類.
이모죽、뢰죽화효순죽야외고광보수거위기출,재비삼수통계이론화모식식별적기출상,제출료이용Mann-Whitney비삼수검험사선죽류간최가특정구분파단급이용지지향량궤식별죽류적문제.연구결과표명:(1)모죽여뢰죽지간적최가구분파단위503～655,689～732,757～1 000,1 038～1 084,1 238～1 311,1 404～1 591,1 682～1 800,1 856～1 904화1 923～2 500nm,모죽여효순죽지간적최가구분파단위350～386,731～1 430,1 584～1 687,1 796～1 873nm,뢰죽여효순죽지간적최가구분파단위355～356,498～662,689～745화1 344～2 500 nm;이용Mann-Whitney비삼수검험방법가이분별소제30.0％,57.7％화35.8％적무효구분파단.(2)재최가구분파단내,이용지지향량궤적SMO산법진행고광보죽류식별,모형정도분별위98.4％,93.5％화95.1％,모형범화정도분별위93.3％,90.0％화86.7％,표명차방법가유효구분화식별죽아과중적불동죽류.
