基于融合小波的高光谱生菜农残梯度鉴别研究

为有效地实现光谱信息预处理,本文将类内距离和类间距离法引入小波阈值、小波分段预处理算法中,提出WBWT和WB-PWT两种融合小波预处理算法。利用WT、PWT、WB-WT和WB-PWT预处理算法对相同的生菜农药残留高光谱数据进行预处理。通过连续投影法对预处理后光谱进行特征选取,利用支持向量机对特征选取的光谱数据进行分类鉴别。结果表明,WB-WT和WB-PWT算法较传统的WT和PWT预测准确率有了较大的提高。其中,以db4、db6、sym5函数为小波基函数和WB-WT、WB-PWT算法预处理对应的模型预测准确率分别为75.00%、84.38%、87.50%和84.38%、90.63%、93.75%,它们的预测准确率均优于WT与PWT算法分别对应的模型预测准确率57.58%、62.50%、69.70%和72.73%、87.88%、90.63%,表明融合小波预处理算法能有效地提高分类建模预测精度。