基于叶片光谱特征的农业区域植物分类

• 作者: 李婵 李清泉 王俊杰 邬国锋
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 地物波谱学 高光谱遥感 植物分类 叶片光谱 主成分分析 机器学习 后最近邻 支持向量机 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与信息科学
• 页码范围: 307-315
• 页数: 9页
• 分类号: TP79
• 字数: 7115字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2018.03307

摘要

基于农业区域8种植物的叶片光谱数据,提取63种光谱特征变量,并对全波段光谱(原始、一阶微分和包络线去除光谱)提取主成分,分别采用后最近邻(k-nearest-neighbors,kNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)3种机器学习方法对不同植物进行遥感分类.比较3种方法所得的总精度、训练精度、验证精度及8种植物的生产者精度.结果表明,SVM的分类性能优于kNN与RF;单一的光谱特征变量识别精度都较低(＜50％);基于主成分分析的一阶微分光谱识别性能优于原始光谱和包络线去除光谱.研究指出,叶片一阶微分光谱与SVM相结合的方法能够准确识别不同植物物种.可为景观或区域尺度的植被遥感分类、精准农业和森林资源调查等提供借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李清泉	深圳大学海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室	41	419	11.0	19.0
2	王俊杰	深圳大学海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室	5	12	2.0	3.0
3	邬国锋	深圳大学海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室	4	23	3.0	4.0
4	李婵	深圳大学海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室	1	4	1.0	1.0