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题名土壤铅含量高光谱遥感反演中波段选择方法研究
被引量:22
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作者
温健婷
张霞
张兵
赵冬
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机构
中国科学院遥感应用研究所
中国科学院对地观测与数字地球科学中心
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出处
《地球科学进展》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期625-629,共5页
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基金
国防科工委民用航天空间应用项目"新一代环境监测高光谱卫星指标论证"
国家科技支撑计划项目"环北京区域多源空间数据处理技术研究"(编号:2007BAH15B01)资助
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文摘
利用高光谱遥感数据进行了南京郊外土壤重金属元素铅的含量反演,由于高光谱数据波段众多,波段选择或变换至关重要。比较了基于次贪婪的前向选择模型的最小角度拟合和基于遗传算法进行波段选择的最小二乘和偏最小二乘拟合,结果发现基于遗传算法的偏最小二乘反演结果优于全波段的偏最小二乘,表明波段选择在高光谱反演重金属中是有益的。尽管采取了波段选择后的各方法在反演时均能达到70%以上的训练精度,但因遗传算法搜索的解空间范围更宽广,使得基于遗传算法的偏最小二乘优于前向选择模型的最小角度拟合。最后还比较了基于遗传算法的普通最小二乘和偏最小二乘拟合,结果表明偏最小二乘更优,因此在高光谱反演重金属含量当中,偏最小二乘精度较高,而在波段选择方法中,遗传算法更优。
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关键词
重金属遥感反演
偏最小二乘
最小角度拟合
遗传算法
波段选择
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Keywords
Heavy metal inversion
Partial least squares regression
Least angle regression
Genetic algorithm
Band selection.
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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