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联合主成分分析与最小二乘支持向量机估测冬小麦叶面积指数 总被引:2,自引:0,他引:2
利用单一植被指数估测叶面积指数存在高光谱遥感丰富的波段信息易丢失和外界因素干扰大的缺点,但若将波段信息全部引入模型又会增加建模难度。为解决利用多波段信息估测叶面积指数的问题,利用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维,之后将提取的主成分与最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型相结合,构建冬小麦叶面积指数的高光谱估测模型,并与以4类植被指数作为LS-SVM输入参数建立的模型进行比较。结果表明,以主成分作为LS-SVM模型的输入参数建立的模型精度最高,模型检验集R2为0.71,检验集RMSE为0.56,估测结果较使用植被指数作为输入参数建立的模型精度高,稳定性好。该方法可为利用多波段信息进行大范围冬小麦叶面积指数的无损测定提供参考。 相似文献
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用投影寻踪降维方法估测冬小麦叶绿素密度 总被引:1,自引:0,他引:1
为综合更多有效信息来提高冬小麦叶绿素密度的估测精度,应用投影寻踪降维方法对条锈病胁迫下冬小麦冠层光谱进行降维,生成一维向量,然后采用支持向量机回归方法对其叶绿素密度进行估测,并与高光谱植被指数估测结果进行了比较。结果表明,以小麦冠层一阶微分光谱与叶绿素密度相关性较高的波段(400~500nm、720~770nm和840~870nm)进行投影寻踪降维得到的最优一维向量为自变量,利用支持向量机回归方法构建的冠层叶绿素密度估测模型的精度最高,决定系数为0.867,均方根误差与相对误差均最小,分别为1.135μg·cm-2和13.6%。说明利用投影寻踪降维技术对条锈病胁迫下冬小麦冠层光谱进行降维处理,可以保留有效信息,提高冬小麦叶绿素密度估测精度。 相似文献
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