天津农业科学
天津農業科學
천진농업과학
TIANJIN AGRICULTURAL SCIENCES
2014年
9期
28-33
,共6页
高光谱%冠层光谱反射率%逐步判别分析%特征参量选取
高光譜%冠層光譜反射率%逐步判彆分析%特徵參量選取
고광보%관층광보반사솔%축보판별분석%특정삼량선취
本研究通过对南疆盆地主栽5种果树(苹果、香梨、核桃、红枣、杏)的冠层光谱数据进行特征参量的选取,旨在提高林果树种的树种分类精度并筛选出用于这5种树种的冠层光谱树种识别的有效特征参量,从而为完善高光谱果树树种识别研究中大量数据处理的方法提供参考依据.试验采用美国PP Systems公司生产的UniSpec-SC(单通道)便携式光谱分析仪对不同树种的冠层进行光谱测量,利用逐步判别分析法对高光谱数据进行树种识别与有效特征参量的选择.结果表明,采用特征参量进行树种识别的总分类精度可达到86.67％,明显高于全波段参与下的72.00％.逐步判别分析法入选的有效特征参量为蓝边面积、蓝边斜率、黄边面积、近红外平台、红边面积、蓝边位置、黄边位置、红边位置.
本研究通過對南疆盆地主栽5種果樹(蘋果、香梨、覈桃、紅棘、杏)的冠層光譜數據進行特徵參量的選取,旨在提高林果樹種的樹種分類精度併篩選齣用于這5種樹種的冠層光譜樹種識彆的有效特徵參量,從而為完善高光譜果樹樹種識彆研究中大量數據處理的方法提供參攷依據.試驗採用美國PP Systems公司生產的UniSpec-SC(單通道)便攜式光譜分析儀對不同樹種的冠層進行光譜測量,利用逐步判彆分析法對高光譜數據進行樹種識彆與有效特徵參量的選擇.結果錶明,採用特徵參量進行樹種識彆的總分類精度可達到86.67％,明顯高于全波段參與下的72.00％.逐步判彆分析法入選的有效特徵參量為藍邊麵積、藍邊斜率、黃邊麵積、近紅外平檯、紅邊麵積、藍邊位置、黃邊位置、紅邊位置.
본연구통과대남강분지주재5충과수(평과、향리、핵도、홍조、행)적관층광보수거진행특정삼량적선취,지재제고림과수충적수충분류정도병사선출용우저5충수충적관층광보수충식별적유효특정삼량,종이위완선고광보과수수충식별연구중대량수거처리적방법제공삼고의거.시험채용미국PP Systems공사생산적UniSpec-SC(단통도)편휴식광보분석의대불동수충적관층진행광보측량,이용축보판별분석법대고광보수거진행수충식별여유효특정삼량적선택.결과표명,채용특정삼량진행수충식별적총분류정도가체도86.67％,명현고우전파단삼여하적72.00％.축보판별분석법입선적유효특정삼량위람변면적、람변사솔、황변면적、근홍외평태、홍변면적、람변위치、황변위치、홍변위치.
