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基于小波包变换的叶片高光谱数据的树种分类
引用本文:褚西鹏,葛宏立,陈柯萍.基于小波包变换的叶片高光谱数据的树种分类[J].光谱实验室,2012,29(5):2794-2798.
作者姓名:褚西鹏  葛宏立  陈柯萍
作者单位:浙江农林大学环境与资源学院 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室 浙江省临安市环城北路88号 311300
基金项目:国家科技支撑计划课题(2012BAD22B05);国家自然科学基金(30771725);浙江省重点科技创新团队(2010R50030)
摘    要:非成像高光谱数据的特点为树种的精细识别提供了可能.非成像高光谱数据的多波段特性,使得利用数据间的微小差异来进行树种的识别分类研究成为可能.该文利用光谱相关匹配(Spectral correlation matching,SCM)方法来对树种进行识别分类,分别采用均值平滑法、中值平滑法、小波包变换对高光谱数据进行预处理及识别分类研究.结果表明,经过数据平滑预处理,可以有效地去除噪声,提高叶片高光谱数据的树种分类的精度.小波分析能有效的去除光谱中的噪声信息,保留光谱中的有效信息.在小波包变换的基础上,经过中值滤波数据预处理之后的分类精度高于均值滤波数据预处理后的分类精度.

关 键 词:树种  高光谱  小波包变换  均值平滑  中值平滑

Tree Species Classification Basing on Leaf-level Hyperspectral Data from Wavelet Packets Transform
CHU Xi-Peng , GE Hong-Li , CHEN Ke-Ping.Tree Species Classification Basing on Leaf-level Hyperspectral Data from Wavelet Packets Transform[J].Chinese Journal of Spectroscopy Laboratory,2012,29(5):2794-2798.
Authors:CHU Xi-Peng  GE Hong-Li  CHEN Ke-Ping
Institution:CHU Xi-Peng GE Hong-Li CHEN Ke-Ping(Zhejiang Provincial Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration,School of Environment and Resource Sciences,Zhejiang Agriculture and Forestry University,Lin’an,Zhejiang 311300,P.R.China)
Abstract:
Keywords:
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