【摘 要】
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作物种类高光谱识别研究对发展精准农业具有重要意义。通过原始反射光谱、常用指数、不同形式变换光谱及高光谱特征参数对观测的8种农作物的识别能力进行分析,同时采用识别效
【机 构】
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滁州学院地理信息与旅游学院,安徽省地理信息集成应用协同创新中心
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作物种类高光谱识别研究对发展精准农业具有重要意义。通过原始反射光谱、常用指数、不同形式变换光谱及高光谱特征参数对观测的8种农作物的识别能力进行分析,同时采用识别效率最高的数据变换形式构建BP神经网络模型。结果表明:8种农作物的反射光谱曲线存在较大差异,差异最大的波长位置为0.65μm、0.78μm、0.86μm、0.93μm、1.08μm、1.19μm;无论采用原始光谱计算的指数还是常见卫星传感器对应通道计算的指数,识别农作物的能力从大到小均为SR>NDVI>SAVI>DVI;高光谱特征参数SDr对作物的识别效果优于其他光谱形式,构建的BP神经网络模型隐含层节点数为13时总体精度最高,达91.8%。
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