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81.
82.
利用光谱反射率估算叶片生化组分和籽粒品质指标研究 总被引：2，自引：0，他引：2
对可见光至短波红外波段(350—2500nm)冬小麦田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析。结果表明，820—1100nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著正相关；1150—1300hm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著正相关，以上两波段为叶片全氮的敏感波段。对各生育时期叶片全氮与其他生化组分的关系进行了回归分析，并建立了相关的回归方程，显著性检验结果表明，方程具有较高的可靠性。小麦的叶片含氮量可以估算其它生化组分及干物质指标含量，开花期叶片含氮量可用来估测籽粒蛋白质和干面筋等品质指标含量。 相似文献
83.
高光谱影像数据预处理是构建高效的影像数据库以及实现地理目标成分信息反演与地理目标识别的基础。本文从反射率演算、光谱微分技术以及高光谱影像数据的降维处理等三个方面对高光谱影像数据预处理进行了研究。实现了基于高光谱影像的反射率反演算法，针对高光谱遥感数据影像分辨率比较低的现状，提出了直方图均衡化、色调平衡、对比度调整等影像处理算法，并给出了实验结果。 相似文献
84.
基于决策树的高光谱数据特征选择及其对分类结果的影响分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文利用OM IS高光谱数据,研究了决策树算法（Decision Tree,DT）特征选择的特点以及特征选择对决策树分类结果的影响。设计了三种特征选择方法：SEP,MDLM和RELIEF,将它们与DT特征选择的结果以及特征选择后的分类精度（考虑了三种分类器：最大似然法、后向传播神经网络、最邻近法）进行对比,并分析了这三种特征选择方法对决策树结构和分类精度的影响。结果显示,DT是一种比较好的特征选择方法;经过特征选择后再生成的决策树比直接生成的决策树,用到更少的特征（平均减少了43.36%）、有更多的节点（平均增加了18.61%）和更高的分类精度（平均提高了0.35%）,当样本数量少时,分类精度的提高幅度最大,而树的大小却基本没有增加。 相似文献
85.
86.
多分类器组合问题一直是模式识别和机器学习领域的研究重点。由于各分类器的分类结果有着互补信息,因而一般来说,组合分类方法总有着较单个分类器精度更高的分类结果。将组合分类方法引入到高光谱影像的分类过程中,并针对该类影像的特点,提出了混合组合策略。实验表明,将组合分类器用于高光谱影像的分类,可以得到较为理想的分类结果。 相似文献
87.
提出了一种新的逐次投影寻踪方法,对高光谱数据进行降维处理,采用定量化的指标,通过对高光谱数据的多次一维投影,逐步选取有效成分,构建新的低维正交空间. 相似文献
88.
在高光潜影像的分类过程中，往往无法获取足够数量的训练样本点，这是由于影像数据维数的大幅增加以及地面信息的复杂程度所决定的。EM算法的应用可以有效地缓解训练样本点数量与数据维数比率过小的矛盾，但该算法只能保证获得各参数的局部极大估值，因此选取合适的起始点就成为获得理想分类结果的前提条件。由于类别可分性对EM算法的估值精度有直接影响，本文论证了通过对训练样本点进行低通滤波，可以使类别可分性得到改善。实验表明，在此基础上进行EM算法，可以得到较为理想的处理结果。 相似文献
89.
利用野外高光谱仪(ASD Field Spec radiometer)在长春南湖进行了反射光谱测量和同步水质采样分析,通过研究水体藻类叶绿素a浓度与其高光谱反射特征之间的相关关系,采用单波段反射率、反射率比值法和一阶微分法分别建立了叶绿素a的高光谱定量模型。结果表明:三者与叶绿素a线性相关程度都比较高,决定系数在0.70左右,而且其显著水平P<0.01,都可以用于叶绿素a的定量遥感,其中单波段模型效果最好。为今后利用高光谱传感器在南湖进行叶绿素a浓度大面积遥感反演提供了研究基础。 相似文献
90.
基于高光谱遥感反射比的太湖水体叶绿素a含量估算模型 总被引：19，自引：1，他引：19
旨在寻找叶绿素a的高光谱遥感敏感波段并建立其定量估算模型。通过对太湖水体的连续监测，获得了从2004年6月到8月3个月的太湖水体高光谱数据和水质化学分析数据。利用实测的高光谱数据分析计算太湖水体的离水辐亮度和遥感反射比；然后，通过相关分析寻找反演叶绿素a浓度的高光谱敏感波段，进而建立反演太湖水体叶绿素a浓度的高光谱遥感定量估算模型，并用相关数据对模型进行精度分析。研究发现，水体的遥感反射比光谱在719nm和725nm存在两个峰，其中719nm处的峰更明显且稳定。通过模型的对比分析，发现用这两个峰值处的遥感反射比参与建模可以提高叶绿素a的估算精度；并且认为由反射比比值变量R719／R670所建立的线性模型对叶绿素a浓度的估算精度最理想。 相似文献