基于SVM的烟叶光谱分级

文中将基于统计学理论的支持向量机SVM（Support Vector Machine）与红外光谱分析技术结合,以50个烟叶样本作为实验材料,对两类烟叶进行分级。为了获得更好的定性分析结果并且简化网络输入维数,首先利用小波压缩对复杂光谱数据进行预处理。然后通过SVM建立烟叶分级模型。实验中采用高斯径向基函数（RBF）为核函数,根据SVM的不同输入量调整核参数建立最佳SVM模型,实验表明：对训练样本的正确识别率为100%,测试样本正确识别率为93.10%。     

太湖表层悬浮泥沙遥感定量模式研究

二类水体光学活性成分的复杂性导致了水体光学特性的复杂性。通过对太湖区域实测高光谱数据的分析,进一步认识了太湖水体的光谱特性与悬浮泥沙浓度之间的关系： 最大反射峰波长随着悬浮泥沙浓度的增加向短波方向移动,即“蓝移现象”;敏感波段区域的光谱曲线对波长的积分面积与悬浮泥沙浓度之间具有良好的线性关系,近似后的梯形面积模型能较好地反映太湖泥沙浓度状况,并适用于LandSat/TM等多光谱卫星影像数据反演。梯形面积模型的反演,结果表明太湖区域悬浮泥沙浓度主要集中在30～80 mg·L-1之间,分布呈现湖西、湖南和湖心高,湖东低的格局;与实测数据相比较,反演模型相对误差为6.035%。