极限学习机辅助下路域植被叶面积指数的反演     

雷宇斌  朱善宽  郭云开  李丹娜  刘磊  刘宁 《测绘通报》2018,(9)

路域植被叶面积指数(LAI)的获取对于路域植被长势和健康状况的监测具有重要意义。本文以GF-1影像和地面同步实测数据为基础,利用极限学习机(ELM)对湖南省醴潭高速路域植被LAI进行了建模反演。试验结果表明,与传统经验回归模型、SVM模型相比,ELM反演精度更高,RMSE为0.501,预测精度为86.26%。该研究可为路域植被健康评估提供参考。  相似文献   

基于支持向量机回归的水稻地重金属Fe含量估算   总被引：1，自引：0，他引：1  

郭云开  刘磊  刘宁  朱善宽  李丹娜 《北京测绘》2017,(6):10-13

本文利用地物光谱仪获取的土壤反射光谱,通过多元线性回归模型和支持向量机回归模型分别建立土壤铁含量的估算模型,并利用检验数据对模型进行验证。建模和估算决定系数为0.9855和0.7158,估算均方根误差为0.0601,结果表明利用支持向量机回归模型能够较好的进行土壤重金属含量的估算。  相似文献   

土壤Cu含量高光谱反演的BP神经网络模型   总被引：2，自引：0，他引：2  

郭云开  刘宁  刘磊  李丹娜  朱善宽 《测绘科学》2018,(1):135-139,152

以高光谱数据为基础,针对传统土壤重金属反演模型拟合度低、预测效果差的缺点,提取光谱预处理后的特征波段数据进行相关性分析,选取860nm一阶微分光谱反射率建立基于Matlab的重金属Cu含量BP神经网络预测模型,模型的拟合优度为0.721,预测精度达82.3%,高于传统单元线性回归模型0.414的拟合优度与76.1%的预测精度。研究表明,BP神经网络模型具有良好的拟合优度与预测能力,能更有效预测土壤中重金属Cu的含量。  相似文献   

利用PRO4SAIL与支持向量机回归的组合模型反演植被等效水厚度     

李丹娜  郭云开  朱善宽  刘宁  刘磊  蒋明 《测绘通报》2017,(8):50-55

为监测路域植被生态环境,利用遥感影像和辐射传输模型物理基础实现了对植被冠层等效水厚度（EWT）的估测。提出了利用PRO4SAIL与支持向量机回归的组合模型对等效水厚度进行反演的方法。选取Landsat7 ETM+影像,结合实测数据探索验证了PRO4SAIL与支持向量机回归的组合模型的植被参数反演的实用性和准确性。研究表明,该组合模型具有较好的预测能力,反演得到的等效水厚度含量精度较高,为支持向量机模型应用于遥感影像反演植被参数提高了有力支撑。  相似文献