| 一种草地高光谱图像分类方法北大核心CSCD |
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| 引用本文： | 武林,马玉宝,潘新,闫伟红,段俊杰.一种草地高光谱图像分类方法北大核心CSCD[J].测绘科学,2018(9):52-57. |
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| 作者姓名： | 武林 马玉宝 潘新 闫伟红 段俊杰 |
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| 作者单位： | 1.内蒙古农业大学计算机与信息工程学院010020;2.中国农业科学院草原研究所010010; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61562067；31302017) |
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| 摘 要： | 针对传统的大规模草地牧草的识别,不仅浪费大量的人力、物力,还浪费大量的时间和经费。该文提出了一种基于高光谱成像采集系统的草地动态监测新手段,利用采集到的可见-近红外光谱(范围400~1 000nm)图像和光谱信息进行自动分类。该方法主要包括预处理、特征波段提取以及分类识别3个步骤。(1)利用ENVI(4.7)提取图片的感兴趣区域光谱数据,由于存在大量的数据冗余以及外界的噪声干扰等因素,因此采用多元散射校正去除散射,增强与成分含量相关的光谱吸收信息。(2)采用连续投影选取出13个特征波段消除数据冗余。(3)采用支持向量机对选取的特征波段进行分类,分类识别率可达100%。结果表明,采用高光谱成像技术对野外牧草种类的无损识别是可行的,SPA提取光谱特征波段及SVM进行判别野外田间牧草种类取得较好的效果。
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| 关 键 词： | 高光谱图像 牧草光谱数据 SPA SVM |
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