科研产出
基于面向对象GF-2遥感数据的元谋热区番茄识别
《河南农业科学 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：为了准确掌握元谋热区番茄种植的空间分布信息,实现合理调整农业结构以及区域特色农作物经济规模化发展的目标,以GF-2为数据源,基于面向对象的分类思想,以ESP尺度参数评价工具对遥感影像进行分割尺度评价。设置最优分割尺度参数后获得影像对象,随后利用光谱、纹理及植被指数构建多种识别方案,使用最大似然法和支持向量机不同分类器,对元谋热区番茄进行了遥感识别,并着重探讨了基于GF-2数据对于番茄信息提取的最佳辅助识别特征组合方法。结果表明:基于GF-2遥感影像数据构建的归一化植被指数、比值植被指数、灰度共生矩阵与局部二值模式纹理多特征组合方案在最大似然法中对番茄的识别精度最高,总体分类精度为97.20%,Kappa系数为0.91;在支持向量机中,番茄识别精度最高的组合是构建的归一化植被指数、比值植被指数以及灰度共生矩阵纹理的多特征组合方案,总体分类精度为96.44%,Kappa系数为0.87;最大似然法总体识别效果优于支持向量机。综上,基于GF-2影像数据对象所构建的多种辅助识别特征组合能够实现元谋番茄的精细识别。
关键词： GF-2数据 纹理提取 番茄识别 面向对象 最大似然法 支持向量机
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FTIR、ATR-FTIR和UV多光谱鉴别不同产地重楼
《分析测试学报 》 2019 北大核心 CSCD
摘要：测定了云南省及贵州省6个不同产地重楼的FTIR、ATR-FTIR及UV信息,并对ATR-FTIR光谱数据进行ATR校正(ATR-FTIR-A)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变量(SNV)等预处理,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM)建立了单光谱与低级数据融合分类判别模型。结果表明,校正后的重楼ATR-FTIR(ATR-FTIR-A)光谱信息与KBr压片法展现的信息基本吻合; UV二阶导数图谱较原始图谱分辨率提高; ATR-FTIR-A单光谱及ATR-FTIR-A-UV低级数据融合的PLS-DA及SVM模型鉴别效果最好,预测正确率均达到100. 00%。基于ATR-FTIR-A建立的PLS-DA或SVM产地鉴别模型分类正确率高,在实际生产应用中有简便、高效、准确等优点,若采用ATR-FTIR-A-UV建立模型可进一步加强模型稳定性。
关键词： 重楼 衰减全反射傅立叶变换红外光谱 偏最小二乘判别分析 支持向量机 产地鉴别
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