【摘 要】
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[目的]通过温室水稻叶片高光谱影像数据,从Cd和Pb不同梯度的交叉胁迫中诊断具体的胁迫类别和胁迫梯度。[方法]经过双因素方差分析筛选出特征波段,比较SVM和BP神经网络在诊断
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院,华中农业大学资源与环境学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(213-164538)
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[目的]通过温室水稻叶片高光谱影像数据,从Cd和Pb不同梯度的交叉胁迫中诊断具体的胁迫类别和胁迫梯度。[方法]经过双因素方差分析筛选出特征波段,比较SVM和BP神经网络在诊断能力上的强弱。[结果]在几种预处理方法中,对光谱二阶微分预处理可以对Cd和Pb胁迫达到很好的诊断效果,预处理后挑选出6个对Cd胁迫敏感的特征波段以及10个对Pb胁迫敏感的特征波段。基于SVM的诊断Cd胁迫的精度达86%,对3个具体梯度的诊断精度达75%、90%、96%,对Pb胁迫的诊断精度达85%,3个梯度分别为83%、85%、88%;基于BP神经网络的Cd胁迫诊断精度达88%,3个梯度为69%、75%、75%;对Pb胁迫的诊断精度达88%,3个梯度为81%、69%、69%。[结论]从植被高光谱影像数据诊断重金属Cd和Pb胁迫是可行的,且SVM的诊断精度整体优于BP神经网络。
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