【摘 要】
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采用体视显微高光谱成像方法,构建木材树种分类识别模型。利用SOC710VP体视显微高光谱图像采集系统获取可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)波段内的木材高光谱图像。首先,采用
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(31670717);中央高校基本科研业务费专项基金项目(2572017EB09);黑龙江省自然科学基金面上项目(C2016011)资助
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采用体视显微高光谱成像方法,构建木材树种分类识别模型。利用SOC710VP体视显微高光谱图像采集系统获取可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)波段内的木材高光谱图像。首先,采用ENVI软件提取木材样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱,分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对光谱数据进行降维。再利用支持向量机(SVM)分别建立木材样本采集波段和特征波长下的分类模型。然后,在空间维采用第一主成分图像,计算基于灰度共生矩阵(GLCM)的木材纹理特征。在0°,45
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