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基于Mann-Whitney非參數檢驗和SVM的竹類高光譜識別
摘要：以毛竹、雷竹和孝順竹野外高光譜數據為基礎,在非參數統計理論和模式識別的基礎上,提出了利用Mann-Whitney非參數檢驗篩選竹類間最佳特征區分波段及利用支持向量機識別竹類的問題.研究結果表明:(1)毛竹與雷竹之間的最佳區分波段為503～655,689～732,757～1 000,1 038～1 084,1 238～1 311,1 404～1 591,1 682～1 800,1 856～1 904和1 923～2 500nm,毛竹與孝順竹之間的最佳區分波段為350～386,731～1 430,1 584～1 687,1 796～1 873nm,雷竹與孝順竹之間的最佳區分波段為355～356,498～662,689～745和1 344～2 500 nm;利用Mann-Whitney非參數檢驗方法可以分別消除30.0％,57.7％和35.8％的無效區分波段.(2)在最佳區分波段內,利用支持向量機的SMO算法進行高光譜竹類識別,模型精度分別為98.4％,93.5％和95.1％,模型泛化精度分別為93.3％,90.0％和86.7％,表明此方法可有效區分和識別竹亞科中的不同竹類. 作者： 陳永剛 丁麗霞 葛宏立 張茂震 胡蕓 Author： CHEN Yong-gang DING Li-xia GE Hong-li ZHANG Mao-zhen HU Yun 作者單位： 浙江農林大學,浙江省森林生態系統碳循環與固碳減排重點實驗室,環境科技學院,浙江臨安311300 期 刊： 光譜學與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2011, 31(11) 分類號： S771.8 關鍵詞： Mann-Whitney檢驗 高光譜 SVM 竹亞科 機標分類號： S79 TU9 機標關鍵詞： 非參數檢驗 SVM 竹類 光譜識別 Test 分波段 支持向量機 孝順竹 非參數統計理論 毛竹 雷竹 高光譜 模型精度 模式識別 檢驗方法 基礎 泛化精度 SMO算法 竹亞科 有效區 基金項目： 國家自然科學基金，浙江省教育廳項目 基于Mann-Whitney非參數檢驗和SVM的竹類高光譜識別[期刊論文] 光譜學與光譜分析 --2011, 31(11)陳永剛 丁麗霞 葛宏立 張茂震 胡蕓以毛竹、雷竹和孝順竹野外高光譜數據為基礎,在非參數統計理論和模式識別的基礎上,提出了利用Mann-Whitney非參數檢驗篩選竹類間最佳特征區分波段及利用支持向量機識別竹類的問題.研究結果表明:(1)毛竹與雷竹之間的最佳區...【基于Mann-Whitney非參數檢驗和SVM的竹類高光譜識別】相關文章：
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