基于地面高光谱数据鲜茶叶特征选择与品种识别

发布时间：2017-06-06 15:15

  本文关键词：基于地面高光谱数据鲜茶叶特征选择与品种识别，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：使用ASD Field3在武夷山实测的9种鲜茶叶数据,该数据经过预处理后,计算24种光谱指数,用于对9种茶叶的分类,用SVM-RFE对光谱反射率数据和光谱指数数据进行特征选择,最后用线性SVM和随机森林分类.检验SVM分类器的性能和SVM-RFE选择特征的适用性,其中SVM分类器在4个数据集中都达到了95%以上的分类精度.随机森林分类器在其中3个数据集达到90%以上的精度,一个70%的精度.研究表明SVM-RFE是一个稳定有效的特征选择算法,并且SVM的性能优于随机森林.
【作者单位】： 福建师范大学地理科学学院;武夷山市仙茗岩茶厂;
【关键词】： 高光谱 特征选择 SVM-RFE 随机森林 SVM
【基金】：国家重点研发计划专项(2016YFC0502901)
【分类号】：S571.1;TP79
【正文快照】： 遥感技术在农业资源调查、作物估产等领域得到广泛的应用,是农业遥感的重要手段[1],但传统的多光谱数据波段少,光谱分辨率低,农作物在光谱上存在相似性,无法捕捉作物间细微的差异,无法获得较好的识别精度,多光谱遥感对于现在的“精准农业”应用存在较大的局限性.高光谱技术能

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1 王圆圆;李京;;基于决策树的高光谱数据特征选择及其对分类结果的影响分析[J];遥感学报;2007年01期

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本文编号：426748