1. <form id='gdkwd'></form>
        <bdo id='gdkwd'><sup id='gdkwd'><div id='gdkwd'><bdo id='gdkwd'></bdo></div></sup></bdo>

             
             
            当前地位: 九五至尊娱乐在线游戏 » 材料 » 健康论文 » 基于小波变换的棉花黄萎病严重度高光谱辨认研究

            基于小波变换的棉花黄萎病严重度高光谱辨认研究

            放大年夜字体  缩小字体 更新日期:2018-05-06  浏览次数:16
            九五至尊网址886868:小波变换能有效提取光谱信息并降低数据维数,本研究商量了基于小波变换的棉花黄萎病病情严重度高光谱识其余可行性。经过过程丈量不合病情严重度叶片的反射光谱数据,采取小波变换对高光谱数据进行处理,并以提取的小波能
            • 【题 名】基于小波变换的棉花黄萎病严重度高光谱辨认研究
            • 【作 者】靳宁 王大年夜勇 相栋 赵永强
            • 【机 构】山西省气候中间 山西太原030002
            • 【刊 名】《山西气候》2013年 第1期 31-36页 共6页
            • 【关键词】小波变换 棉花黄萎病 高光谱 严重度辨认
            • 【文 摘】小波变换能有效提取光谱信息并降低数据维数,本研究商量了基于小波变换的棉花黄萎病病情严重度高光谱识其余可行性。经过过程丈量不合病情严重度叶片的反射光谱数据,采取小波变换对高光谱数据进行处理,并以提取的小波能量系数建立了基于辨别分析、BP神经网络、GA―BP神经网络及SVM支撑向量机的病情严重度辨认模型。辨认成果注解,GA―BP神经网络辨认后果最好,而支撑向量机SVM辨认成果较稳定。利用小波变换对高光谱数据进行小波能量系数提取,有效降低了数据维数,且建立的辨认模型相对稳定,能有效辨认棉花黄萎病不合严重度,为棉花黄萎病遥感监测供给理论根据和办法。
             
            本文导航:
            • (1) 小波变换,棉花黄萎病,高光谱,严重度辨认
            • 下一篇:鳖甲
            • 上一篇:暂无
             
            [ 材料搜刮 ]  [ 参加收藏 ]  [ 告诉石友 ]  [ 打印本文 ]  [ 封闭窗口 ]

             

             
            推荐图文
            推荐材料
            热点存眷