【摘 要】
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以毛竹、雷竹和孝顺竹野外高光谱数据为基础,在非参数统计理论和模式识别的基础上,提出了利用Mann-Whitney非参数检验筛选竹类间最佳特征区分波段及利用支持向量机识别竹类的
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以毛竹、雷竹和孝顺竹野外高光谱数据为基础,在非参数统计理论和模式识别的基础上,提出了利用Mann-Whitney非参数检验筛选竹类间最佳特征区分波段及利用支持向量机识别竹类的问题。研究结果表明:(1)毛竹与雷竹之间的最佳区分波段为503～655,689～732,757～1 000,1 038～1 084,1 238～1 311,1 404～1 591,1 682～1 800,1 856～1 904和1 923～2 500nm,毛竹与孝顺竹之间的最佳区分波段为350～386,731～1 430,1 584～1 687,1 796～1 873nm,雷竹与孝顺竹之间的最佳区分波段为355～356,498～662,689～745和1 344～2 500nm;利用Mann-Whitney非参数检验方法可以分别消除30.0%,57.7%和35.8%的无效区分波段。(2)在最佳区分波段内,利用支持向量机的SMO算法进行高光谱竹类识别,模型精度分别为98.4%,93.5%和95.1%,模型泛化精度分别为93.3%,90.0%和86.7%,表明此方法可有效区分和识别竹亚科中的不同竹类。
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