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

作者：高曦文; 贾科利; 毛鸿欣; 张俊华

来源：现代电子技术, 2021, 44(03): 155-161.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2021.03.033

• 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

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400～1 800 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=2.828 4,g=0.933 0,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%。

• 单位
  宁夏大学