| 基于支持向量机的作物叶绿素含量反演模型 |
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| 引用本文： | 吕杰.基于支持向量机的作物叶绿素含量反演模型[J].测绘科学,2015(9):88-91. |
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| 作者姓名： | 吕杰 |
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| 作者单位： | 西安科技大学测绘科学与技术学院,西安,710054 |
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| 基金项目： | 江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目(DLLJ201305)，地理空间信息湖南省工程实验室开放研究基金资助项目(2013GSIJJ002)，西安科技大学培育基金项目(201206)，西安科技大学博士科研启动基金项目(2012QDJ036) |
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| 摘 要： | 针对现有研究在准确估算叶绿素含量方面的不足,该文运用粒子群优化算法和支持向量机构建叶片尺度作物叶绿素含量高光谱反演模型:利用PROSPECT模型模拟作物光谱,并运用所对应的叶绿素含量建立训练数据集,然后采用粒子群优化算法支持向量机学习训练数据集,最后建立实测叶片叶绿素含量估测模型。研究结果表明,粒子群优化算法和支持向量机构建的反演模型能准确预测作物的叶绿素含量,能够解决小样本作物采样点情况下叶绿素含量反演问题,可以作为作物叶绿素含量估测的参考方法。
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| 关 键 词： | 粒子群优化 支持向量机 叶绿素含量 作物 反演 |
Hyperspectral inversion models of crop chlorophyll content based on support vector machine |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization support vector machine chlorophyll content crop inversion |
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