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摘要:
提出了一种利用粪便可见-近红外反射光谱进行圈养高山麝种群年龄组分析的新方法.以FieldSpec~((R))3地物光谱仪采集了145份高山麝粪便(成体麝粪样45份,亚成体和幼体各50份)的光谱数据,将其随机分成训练集(100份)和检验集(45份).光谱经S.Golay平滑和一阶导数处理后以主成分分析法(PCA)降维.以前6个主成分(含原始光谱95.00%的特征信息)作为新变量,利用训练集样本,分别以Fisher线性判别、Bayes逐步判别以及BP-神经网络(BP-ANN)3种方法建立高山麝种群年龄组的分析模型.对检验集45个未知样的预测表明,BP-ANN模型判别的准确率最高,为84.44%.3种方法所建的模型对幼麝粪样判别的准确率最高,可达93.33%.分析发现亚成体粪样具有过渡性质,但幼麝粪样与成体粪样易于判别.结果表明,利用粪便的可见-近红外反射光谱进行高山麝年龄组的快速、非接触性判别是可行的,且PCA 结合BP-ANN判别是一种优选方法.
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文献信息
篇名 圈养高山麝种群年龄组的粪便光谱判别
来源期刊 生态学报 学科
关键词 高山麝 种群年龄组 粪便 可见-近红外反射光谱 判别模型
年,卷(期) 2009,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 6407-6413
页数 7页 分类号 Q958.1
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-0933.2009.12.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘志霄 吉首大学生物资源与环境科学学院 62 393 10.0 17.0
2 梁亮 吉首大学生物资源与环境科学学院 9 124 5.0 9.0
4 潘世成 16 51 4.0 6.0
7 邓凯东 吉首大学生物资源与环境科学学院 9 90 5.0 9.0
8 丁宇晶 吉首大学生物资源与环境科学学院 4 32 3.0 4.0
9 张学炎 9 39 4.0 6.0
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高山麝
种群年龄组
粪便
可见-近红外反射光谱
判别模型
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生态学报
半月刊
1000-0933
11-2031/Q
16开
1981-01-01
chi
出版文献量(篇)
14991
总下载数(次)
0
总被引数(次)
516896
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导