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不同数据类型和降维对钙华高光谱识别精度的影响
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作者
徐梦辉
王卫红
+5 位作者
田硕娟
訾应昆
吴周航
王晓梦
向红瑶
范静
《中国岩溶》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期585-594,共10页
钙华是研究地壳运动、古气候等地质环境的重要载体,大规模的钙华景观不仅有利于研究地质演变,作为自然遗产具有很高的旅游价值和保护意义,由于全球气候变化与人为因素影响,钙华容易出现被破坏、退化等现象。为方便保护和修复钙华资源,...
钙华是研究地壳运动、古气候等地质环境的重要载体,大规模的钙华景观不仅有利于研究地质演变,作为自然遗产具有很高的旅游价值和保护意义,由于全球气候变化与人为因素影响,钙华容易出现被破坏、退化等现象。为方便保护和修复钙华资源,本研究提出区别于传统实地勘察的高光谱识别方法,利用原始数据(OD)、多元散射(MSC)后数据、一阶导后(FD)数据、二阶导(SD)后数据经过主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)方法降维后与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、BP神经网络、卷积神经网络(CNN)四种方法建立识别模型,并讨论了不同降维效果和数据类型对识别模型总体分类精度(OA)的影响,发现原始数据中PCA降维的效果比LDA降维效果好,其在PCA降维下的分类模型普遍精度要比LDA下的模型精度高;在本研究中,以MSC数据为输入的识别模型精度均值为88%,在四种数据的模型精度均值大小中位居第二,仅比第一位低0.1%,但其方差与标准差分别为0.043、0.042,远远小于其他三种数据的模型,说明MSC数据的识别模型要更加稳定;其次经过粒子群算法(PSO)优化的SVM分类模型在F1-score、kappa系数、OA三种性能指标的评价下性能显示优良,其中SD-PCA-PSO-SVM获得了98%的高精度。综上,在钙华识别过程中,未经优化的分类器选择MSC数据或PCA降维的原始数据作为输入,更容易获取高精度识别模型,选择合适的理论来优化模型也可提升模型的识别性能。
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关键词
钙华
高光谱
数据降维与变换
粒子群算法
支持向量机
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职称材料
题名
不同数据类型和降维对钙华高光谱识别精度的影响
1
作者
徐梦辉
王卫红
田硕娟
訾应昆
吴周航
王晓梦
向红瑶
范静
机构
西南科技大学环境与资源学院
国家遥感中心绵阳科技城分部
西南科大四川天府新区创新研究院
西南科技大学土木工程与建筑学院
出处
《中国岩溶》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期585-594,共10页
基金
国家自然科学基金-区域创新发展联合基金(U21A2016)。
文摘
钙华是研究地壳运动、古气候等地质环境的重要载体,大规模的钙华景观不仅有利于研究地质演变,作为自然遗产具有很高的旅游价值和保护意义,由于全球气候变化与人为因素影响,钙华容易出现被破坏、退化等现象。为方便保护和修复钙华资源,本研究提出区别于传统实地勘察的高光谱识别方法,利用原始数据(OD)、多元散射(MSC)后数据、一阶导后(FD)数据、二阶导(SD)后数据经过主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)方法降维后与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、BP神经网络、卷积神经网络(CNN)四种方法建立识别模型,并讨论了不同降维效果和数据类型对识别模型总体分类精度(OA)的影响,发现原始数据中PCA降维的效果比LDA降维效果好,其在PCA降维下的分类模型普遍精度要比LDA下的模型精度高;在本研究中,以MSC数据为输入的识别模型精度均值为88%,在四种数据的模型精度均值大小中位居第二,仅比第一位低0.1%,但其方差与标准差分别为0.043、0.042,远远小于其他三种数据的模型,说明MSC数据的识别模型要更加稳定;其次经过粒子群算法(PSO)优化的SVM分类模型在F1-score、kappa系数、OA三种性能指标的评价下性能显示优良,其中SD-PCA-PSO-SVM获得了98%的高精度。综上,在钙华识别过程中,未经优化的分类器选择MSC数据或PCA降维的原始数据作为输入,更容易获取高精度识别模型,选择合适的理论来优化模型也可提升模型的识别性能。
关键词
钙华
高光谱
数据降维与变换
粒子群算法
支持向量机
Keywords
travertine
hyperspectral image
data dimension reduction and transformation
particle swarm optimization
support vector machine
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
P931 [天文地球—自然地理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同数据类型和降维对钙华高光谱识别精度的影响
徐梦辉
王卫红
田硕娟
訾应昆
吴周航
王晓梦
向红瑶
范静
《中国岩溶》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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