| 基于支持向量机的水稻生物物理参数遥感估算 |
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| 引用本文： | 杨晓华,吴耀平,黄敬峰,王建文,王佩,王晓鸣,HUETE Alfredo R.基于支持向量机的水稻生物物理参数遥感估算[J].中国科学C辑,2009,39(11):1080-1091. |
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| 作者姓名： | 杨晓华 吴耀平 黄敬峰 王建文 王佩 王晓鸣 HUETE Alfredo R |
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| 作者单位： | ① 浙江大学遥感与信息技术应用研究所, 杭州 310029; ② 中国人民解放军总参谋部, 气象水文空间天气总站, 北京 100081; ③ 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室, 北京 100875; ④ Department of Soil, Water, and Environmental Science, University of Arizona, Tucson, AZ 85721 USA |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(批准号: 40571115 and 40271078)和国家高技术研究发展计划(批准号: 2006AA10Z203)资助项目 |
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| 摘 要： | 通过两期水稻实验,测定了不同生育期的冠层高光谱反射率（350～2500nm）,每期实验包括两个水稻品种和3个氮素（N）水平.为了分析支持向量机对水稻叶面积指数和叶绿素浓度的预测能力,对高光谱反射率进行了4种不同形式的变换,包括反射率、反射率一阶导数、反射率二阶导数和反射率对数变换.分析结果表明：利用反射率进行估算的POLY核支持向量机对水稻叶面积指数的估算能力最强,其均方根误差为1.0496;利用反射率对数变换进行估算的ANOVA核支持向量机对水稻叶绿素浓度的估算能力最强,其均方根误差为523.0741mg/m2.支持向量机对于水稻生物物理参数的估算能力不但优于逐步多元回归模型,而且对于分析不同形式的光谱反射率数据具有独到的功效.
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| 关 键 词： | 生物物理参数 支持向量机 遥感 |
| 收稿时间： | 2008-11-22 |
| 修稿时间： | 2009-09-08 |
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