检索结果-南通市图书馆

植物保护 2016年第5期42卷 47-52页

作者：徐海舟周国英臧卓林辉董文统刘君昂中南林业科技大学经济林培育与保护省部共建教育部重点实验室中南林业科技大学森林有害生物防控湖南省重点实验室中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心

利用美国Spectra Vista Corporation(以下均用简称SVC)HR-1024i非成像高光谱仪采集不同病情程度的降香黄檀冠层光谱数据,并结合地面同步调查获得的降香黄檀黑痣病病情指数数据,对光谱数据进行重叠校正(scan matching/overlap correction... 详细信息

利用美国Spectra Vista Corporation(以下均用简称SVC)HR-1024i非成像高光谱仪采集不同病情程度的降香黄檀冠层光谱数据,并结合地面同步调查获得的降香黄檀黑痣病病情指数数据,对光谱数据进行重叠校正(scan matching/overlap correction)和白光板反射率校正(white plate reflectance correction)。采用主成分分析法(PCA法)对与降香黄檀黑痣病病情指数相关性较高的敏感波段进行降维。利用53个训练集,将敏感波段和PCA法处理后的敏感波段分别作为输入变量,训练降香黄檀黑痣病的BP神经网络。两种输入变量建立的神经网络计算出的预测值与实际值之间的决定系数(R2)均达到99%。利用27个验证集做进一步精度检验,结果表明,通过这两种输入变量训练的BP神经网络,得到的预测值与实际值之间的决定系数(R2)分别为0.951 9和0.706 0,均方根误差(RMSE)分别为5.998 0和12.919 3。直接以敏感波段作为变量输入和PCA法处理后的敏感波段作为变量输入训练BP神经网络是一种有效的方法,其中,直接以敏感波段作为变量输入精度更高。

关键词：高光谱降香黄檀黑痣病 PCA法 BP神经网络病情指数

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