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

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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
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