【摘 要】
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基于农业区域8种植物的叶片光谱数据,提取63种光谱特征变量,并对全波段光谱(原始、一阶微分和包络线去除光谱)提取主成分,分别采用k最近邻(k-nearest-neighbors,kNN)、支持向
【机 构】
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深圳大学海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,深圳大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（41601362）
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基于农业区域8种植物的叶片光谱数据,提取63种光谱特征变量,并对全波段光谱(原始、一阶微分和包络线去除光谱)提取主成分,分别采用k最近邻(k-nearest-neighbors,kNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)3种机器学习方法对不同植物进行遥感分类.比较3种方法所得的总精度、训练精度、验证精度及8种植物的生产者精度.结果表明,SVM的分类性能优于kNN与RF;单一的光谱特征变量识别精度都较低(<50%);基于主成分分析的一阶微分光谱识别性能优于原始光谱和包络线去除光谱.研究指出,叶片一阶微分光谱与SVM相结合的方法能够准确识别不同植物物种.可为景观或区域尺度的植被遥感分类、精准农业和森林资源调查等提供借鉴.
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