高光谱数据降维对马铃薯分类的影响

高光谱仪器采集光谱数据的波长范围大、波段数据多。如果将这些波段作为模型的输入,数据量大、计算太复杂,必然会影响建模的速度,因此有必要采取合适的算法对高光谱图像的光谱数据进行降维处理。采用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)、逐步判别分析、连续投影(successive projections algorithm,简称SPA)方法对马铃薯的光谱数据进行降维处理。主成分分析选出8个特征波段,逐步判别分析选出8个特征波段,连续投影法选出6个特征波段。将降维后的特征波段作为输入,分别建立支持向量机(support vector machine,简称SVM)模型,这3种降维方法的识别准确率均为100%,由于连续投影法选择的波段数少,所以连续投影法是一种较好的降维方法。