【摘 要】
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为快速、准确地对农作物信息提取和精细化分类,同时响应国家农业的精细化智能化号召。本文利用无人机高光谱技术获取拔节孕穗期多品种冬小麦的高光谱影像,首先对其影像进行拼接、降维变换处理研究,然后基于机器学习中的支持向量机和随机森林分类模型进行分类实验及结果评价。研究结果表明:降维变换后分类精度均远高于未降维变换精度的30%,且MNF变换分类效果更优于PCA变换分类;MNF-SVM具有更优的分类效果且Overall Accuracy和Kappa系数分别达到了78.1289%、0.7455。由此,基于高光谱遥感可为
【机 构】
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河南理工大学测绘与国土信息工程学院
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为快速、准确地对农作物信息提取和精细化分类,同时响应国家农业的精细化智能化号召。本文利用无人机高光谱技术获取拔节孕穗期多品种冬小麦的高光谱影像,首先对其影像进行拼接、降维变换处理研究,然后基于机器学习中的支持向量机和随机森林分类模型进行分类实验及结果评价。研究结果表明:降维变换后分类精度均远高于未降维变换精度的30%,且MNF变换分类效果更优于PCA变换分类;MNF-SVM具有更优的分类效果且Overall Accuracy和Kappa系数分别达到了78.1289%、0.7455。由此,基于高光谱遥感可为
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