基于小波变换及异质SVM方法的土壤盐渍化高光谱定量分类研究

摘要：

为研究宁夏回族自治区平罗县土壤盐渍化问题,运用Matlab R2016a软件对实测高光谱数据进行小波变换去噪、数值变换,以400～1800 nm波段的反射率数据作为特征值,建立基于异质支持向量机(SVM)算法的土壤盐渍化分类模型,分析土壤盐渍度.结果表明:最优小波基为db3,最优分解层数为3层,最优阈值为H阈值时,利用最优参数的小波变换可以有效地消除噪声;选择波段800～848 nm,核函数为Polynomial的核函数,参数值c=2.8284,g=0.9330,异质SVM模型二分类时准确率最高可达85.0％,四分类时准确率达70％.

关键词：小波分析、支持向量机、高光谱、数值变换、定量分类、土壤盐渍化

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.1-34;TP79

资助基金：国家自然科学基金项目;宁夏自然科学基金

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：155-161