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1.
Frazier和Jawerth系统地研究了分布空间的离散变换,即变换,本文讨论了f~aq,[f_p~[aq]]上的投影算子,得到了‖{sup_〔Q_b〕〔f〕}_Q‖■_p~[aq]与‖{sup_[Q_b]}Q‖■_p_[aq]的等价性以及‖f‖F_p~aq[b]与‖f‖F_p~[aq]的等价性. 相似文献
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3.
基于连续投影算法和光谱变换的冬小麦生物量高光谱遥感估算 总被引:1,自引:0,他引:1
为探索基于全波段冠层高光谱以及变换光谱的冬小麦地上部生物量的遥感估算方法,以2016、2017年冬小麦田间试验为基础,通过对冠层光谱和地上部生物量的相关性分析,筛选拔节期、抽穗期的冬小麦冠层光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱和连续统去除光谱对地上部生物量的敏感波段,并结合偏最小二乘法(PLS)分别建立拔节期和抽穗期基于SPA算法的冬小麦地上部生物量估测模型,再与基于任意两波段组合的最佳归一化光谱指数、比值光谱指数、差值光谱指数和已报道光谱指数的冬小麦地上部生物量估测模型进行比较。结果表明:(1)SPA算法较好地利用了全波段冠层光谱信息,并显著降低了光谱维度,不同变换光谱的地上部生物量敏感波段个数在4~14之间;(2)拔节期和抽穗期冠层光谱与地上部生物量的相关性高于开花期和灌浆期,各生育时期一阶导数光谱与地上部生物量之间的相关性优于连续统去除光谱、对数变换光谱和光谱指数;(3) 利用抽穗期一阶导数光谱敏感波段建立的预测模型和验证模型达到了较高的精度,其预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.78和0.87 t·hm-2,验证模型的决定系数和均方根误差分别为 0.84和0.69 t·hm-2,预测相对偏差为2.74。这说明,抽穗期是估算地上部生物量的最佳生育时期,且基于冠层一阶导数变换光谱,结合连续投影算法和偏最小二乘回归方法所构建抽穗期地上部生物量估算模型具有最优的精度和预测能力,可用于地上部生物量的定量估算。 相似文献
4.
为了明确近10年天目山-怀玉山区水源涵养与生物多样性保护重要区生态承载力状况,基于社会发展压力、经济发展压力、资源环境支撑力和生态弹力构建评价指标体系,利用投影寻踪模型对2008—2017年天目山-怀玉山区水源涵养与生物多样性保护重要区生态承载力进行评价。研究结果显示,第三产业占GDP比重、人均国内生产总值、一般工业固体废弃物产生量及森林覆盖率对研究区城市生态承载力有较大影响。2008年研究区城市生态承载力评价等级基本安全的城市有6个,较不安全的城市有5个,不安全的城市有2个。2017年研究区城市里生态承载力评价等级较安全的城市有1个,基本安全的城市有1个,较不安全的城市有7个,不安全的城市有4个。2008—2017年5个城市生态承载力呈上升趋势,8个城市生态承载力呈下降趋势。研究区城市生态承载力在空间分布上呈现由中心向南北递减的趋势。 相似文献
5.
6.
基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取 总被引:1,自引:0,他引:1
目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点,探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像,经过光谱预处理和特征工程后,采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合,基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法,建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve,AUC)分别为0.883 0和0.912 0,分类准确率均超过95%;提取出698和762 nm的特征波长组合,基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率,证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。 相似文献
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9.
由于全球变暖的缘故,气温不断地升高,导致我国很多地方都出现了干旱,严重影响了我国农业经济的发展。通过利用自由搜索算法对投影指标函数进行优化,以便达到更好的投影方向,通过这个最佳的投影方向研究和分析干旱指标对我国农业基本旱情的影响,本文就投影寻踪方法的建立以及实例来进行分析。 相似文献
10.
草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱(Original spectrum,OR)反射率、一阶微分光谱(First derivative spectrum,FD)反射率、光谱位置面积参数(Spectral parameters of spectral position and area,PA)和植被指数(Vegetation indices,VI)4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和递归特征消除算法(Recursive feature elimination,RFE)进行特征选择,采用随机森林算法(Random forest,RF)构建草地AGB估测模型。结果表明:在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高(测试集R2=0.70,RMSE=557.87 kg·ha-1),实测AGB与估测AGB的线性R2达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高(R2=0.71,RMSE=548.97 kg·ha-1),实测AGB和估测AGB的线性R2达到0.73。 相似文献