利用PCA算法进行乔木树种高光谱数据降维与分类

摘要：

本文利用主成分分析法分别对乔木树种高光谱反射率原始数据及3种预处理数据进行降维运算,再使用SVM-RBF、SVM-Linear、BP、Fisher 4种分类算法,对降维后的数据进行分类测试,发现累积方差贡献率与分类精度没有必然联系,而主成分的个数对分类结果的影响较为明显;不同的数据预处理方法和不同的分类方法对主成分分析算法降维后数据的分类灵敏度不同.

关键词：高光谱、降维、分类、主成分分析、黄丰桥林场

所属期刊栏目：39

分类号：P237.9;TP751(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金项目30871962;国家自然科学基金项目31100412;国家"十二五"863项目2012AA102001:数字化森林资源监测关键技术研究;国家重大专项E0305/1112/02

在线出版日期：2014-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：146-149