【摘 要】
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利用高光谱遥感数据进行了南京郊外土壤重金属元素铅的含量反演,由于高光谱数据波段众多,波段选择或变换至关重要。本文比较了基于次贪婪的前向选择模型的最小角度拟合和基于遗传算法进行波段选择的最小二乘和偏最小二乘拟合,结果发现基于遗传算法的偏最小二乘反演结果优于全波段的偏最小二乘,说明波段选择在高光谱反演重金属中是有益的。尽管采取了波段选择后的各方法在反演时能达到70％以上的训练精度,然而由于遗传算法搜索
【机 构】
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中国科学院遥感应用研究所,北京 100101 中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京 1001
【出 处】
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第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛
论文部分内容阅读
利用高光谱遥感数据进行了南京郊外土壤重金属元素铅的含量反演,由于高光谱数据波段众多,波段选择或变换至关重要。本文比较了基于次贪婪的前向选择模型的最小角度拟合和基于遗传算法进行波段选择的最小二乘和偏最小二乘拟合,结果发现基于遗传算法的偏最小二乘反演结果优于全波段的偏最小二乘,说明波段选择在高光谱反演重金属中是有益的。尽管采取了波段选择后的各方法在反演时能达到70％以上的训练精度,然而由于遗传算法搜索的解空间范围更宽广,基于遗传算法的偏最小二乘优于前向选择模型的最小角度拟合。最后本文还比较了基于遗传算法的普通最小二乘和偏最小二乘拟合,结果表明偏最小二乘更优,因此在高光谱反演重金属含量当中,偏最小二乘精度较高,而在波段选择方法中,遗传算法更优。波段838nm、1930nm和2148nm对土壤Pb含量敏感。
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