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叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究
被引量：
3
1
作者
杨可明
孙阳阳
+2 位作者
刘飞
魏华锋
史钢强
《科学技术与工程》
北大核心
2015年第15期82-87,共6页
植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时...
植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时主成分分析(PCA)能够很好地降低模型输入因子的维数并可简化网络结构。以盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片光谱数据对数变换并一阶微分处理的基础上,针对叶绿素含量的BP反演模型,提出了基于相关系数(CC)、WPT和WPTPCA的输入因子构建方法,并形成了叶绿素含量的CC-BP、PCA-BP及WPT-PCA-BP三种反演模型。通过比较玉米叶片叶绿素含量的实测值与三种BP模型反演结果,表明基于WPT-PCA构建BP模型的输入因子数量虽仅有6个却并不影响其反演精度,也能包含原始光谱的92%信息,且优于基于PCA和传统CC所构建输入因子的BP模型反演能力。
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关键词
高光谱遥感
叶绿素含量
bp反演模型
输入因子
小波包变换
主成分分析
在线阅读
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职称材料
基于光谱特征参数与主成分分析的玉米叶片叶绿素含量BP反演
被引量：
2
2
作者
杨可明
卓伟
+2 位作者
刘二雄
汪国平
夏天
《江苏农业科学》
北大核心
2016年第7期147-150,共4页
利用美国SVC HR-1024I型地物光谱仪对盆栽玉米叶片进行光谱测定,同时用SPAD-502叶绿素仪测定叶片的叶绿素含量。基于实测光谱的微分处理结果,获取光谱位置、光谱面积、植被指数3个方面的11个光谱特征参数(spectral characteristic param...
利用美国SVC HR-1024I型地物光谱仪对盆栽玉米叶片进行光谱测定,同时用SPAD-502叶绿素仪测定叶片的叶绿素含量。基于实测光谱的微分处理结果,获取光谱位置、光谱面积、植被指数3个方面的11个光谱特征参数(spectral characteristic parameters,SCP),分析这11个SCPs与叶绿素含量的相关性,并对这些参数进行主成分分析(principal component analysis,PCA);然后,利用这11个SCPs及其PCA结果建立误差反向传播(error back propagation,BP)神经网络输入因子,并构建了玉米叶片叶绿素含量BP反演模型(简称SCP-PCA-BP模型)。另外,选取与叶绿素含量相关性较高的8个SCP,建立常规的线性回归模型并预测叶绿素含量。反演结果表明:SCP-PCA-BP反演的预测值与实测值之间的决定系数(r2)达到0.968 7,均方根误差(RMSE)为0.893 9;而用线性回归模型反演时,只有基于SCP中微分光谱蓝边面积、面积比值、归一化面积参数的预测效果较好,其中归一化面积的预测效果最好,预测值与实测值之间r2为0.704 0,RMSE为2.895。因此可知,与常规的线性回归模型相比,SCP-PCA-BP反演模型在预测玉米叶片叶绿素方面具有更好的预测效果。
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关键词
光谱特征参数
主成分分析
玉米叶片
bp
神经网络
叶绿素含量
bp反演模型
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职称材料
题名
叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究
被引量：
3
1
作者
杨可明
孙阳阳
刘飞
魏华锋
史钢强
机构
中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2015年第15期82-87,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41271436)
中央高校基本科研业务费专项资金(2009QD02)资助
文摘
植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时主成分分析(PCA)能够很好地降低模型输入因子的维数并可简化网络结构。以盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片光谱数据对数变换并一阶微分处理的基础上,针对叶绿素含量的BP反演模型,提出了基于相关系数(CC)、WPT和WPTPCA的输入因子构建方法,并形成了叶绿素含量的CC-BP、PCA-BP及WPT-PCA-BP三种反演模型。通过比较玉米叶片叶绿素含量的实测值与三种BP模型反演结果,表明基于WPT-PCA构建BP模型的输入因子数量虽仅有6个却并不影响其反演精度,也能包含原始光谱的92%信息,且优于基于PCA和传统CC所构建输入因子的BP模型反演能力。
关键词
高光谱遥感
叶绿素含量
bp反演模型
输入因子
小波包变换
主成分分析
Keywords
hyperspectral RS chlorophyll content
bp
inversing model input factors waveletpackets transform principal component analysis
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于光谱特征参数与主成分分析的玉米叶片叶绿素含量BP反演
被引量：
2
2
作者
杨可明
卓伟
刘二雄
汪国平
夏天
机构
中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2016年第7期147-150,共4页
基金
国家自然科学基金(编号:41271436)
中央高校基本科研业务费专项资金(编号:2009QD02)
文摘
利用美国SVC HR-1024I型地物光谱仪对盆栽玉米叶片进行光谱测定,同时用SPAD-502叶绿素仪测定叶片的叶绿素含量。基于实测光谱的微分处理结果,获取光谱位置、光谱面积、植被指数3个方面的11个光谱特征参数(spectral characteristic parameters,SCP),分析这11个SCPs与叶绿素含量的相关性,并对这些参数进行主成分分析(principal component analysis,PCA);然后,利用这11个SCPs及其PCA结果建立误差反向传播(error back propagation,BP)神经网络输入因子,并构建了玉米叶片叶绿素含量BP反演模型(简称SCP-PCA-BP模型)。另外,选取与叶绿素含量相关性较高的8个SCP,建立常规的线性回归模型并预测叶绿素含量。反演结果表明:SCP-PCA-BP反演的预测值与实测值之间的决定系数(r2)达到0.968 7,均方根误差(RMSE)为0.893 9;而用线性回归模型反演时,只有基于SCP中微分光谱蓝边面积、面积比值、归一化面积参数的预测效果较好,其中归一化面积的预测效果最好,预测值与实测值之间r2为0.704 0,RMSE为2.895。因此可知,与常规的线性回归模型相比,SCP-PCA-BP反演模型在预测玉米叶片叶绿素方面具有更好的预测效果。
关键词
光谱特征参数
主成分分析
玉米叶片
bp
神经网络
叶绿素含量
bp反演模型
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究
杨可明
孙阳阳
刘飞
魏华锋
史钢强
《科学技术与工程》
北大核心
2015
3
在线阅读
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职称材料
2
基于光谱特征参数与主成分分析的玉米叶片叶绿素含量BP反演
杨可明
卓伟
刘二雄
汪国平
夏天
《江苏农业科学》
北大核心
2016
2
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职称材料
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