【摘 要】
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高光谱数据可以捕获内陆水体中不同浓度的化学需氧量(COD)引起的光谱变化,因此研究光谱反射率与COD浓度之间的关系对于COD的遥感估算至关重要。支持向量回归模型(SVR)具有适合小样本、泛化能力好的特点,基于SVR模型能够更加准确获得COD浓度和光谱数据之间的关系,但仍然存在参数选取困难和易陷入局部极值的问题。为了解决这个问题,将模拟退火—粒子群算法(SA-PSO)引入到支持向量回归机的参数优化过
【机 构】
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中国石油大学(华东) ,海洋与空间信息学院,山东 青岛 266580;珠海欧比特宇航科技股份有限公司,广东 珠海 519080
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高光谱数据可以捕获内陆水体中不同浓度的化学需氧量(COD)引起的光谱变化,因此研究光谱反射率与COD浓度之间的关系对于COD的遥感估算至关重要。支持向量回归模型(SVR)具有适合小样本、泛化能力好的特点,基于SVR模型能够更加准确获得COD浓度和光谱数据之间的关系,但仍然存在参数选取困难和易陷入局部极值的问题。为了解决这个问题,将模拟退火—粒子群算法(SA-PSO)引入到支持向量回归机的参数优化过程中,提出了一种改进SVR(SA-PSO-SVR)的内陆水体COD高光谱遥感反演方法。以潍河流域为研究区
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中药产地是影响药材质量的重要因素,不同产地生长环境对中药的生长及代谢产物的累积具有直接影响,中药材素有道地产区分为非道地产区,在我国具有悠远历史,由于其产地的变迁以及现代主产地的增加,导致当今药材主产地与历史记录略有出入.傅里叶变换红外光谱技术具有快速无损的优点,红外光谱可完整地将不同产地地黄的信息表达,结合化学计量学将红外光谱所体现的信息数字化.该工作运用傅里叶变换红外光谱仪采集不同产地地黄红外光谱,对原始光谱进行基线校正、平滑点数6个、选取900~1200 cm-1波段进行最高峰归一化等预处理,对每个
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