基于融合小波的高光谱生菜农残梯度鉴别研究

摘要：

为有效地实现光谱信息预处理,本文将类内距离和类间距离法引入小波阈值、小波分段预处理算法中,提出WB-WT和WB-PWT两种融合小波预处理算法.利用WT、PWT、WB-WT和WB-PWT预处理算法对相同的生菜农药残留高光谱数据进行预处理.通过连续投影法对预处理后光谱进行特征选取,利用支持向量机对特征选取的光谱数据进行分类鉴别.结果表明,WB-WT和WB-PWT算法较传统的WT和PWT预测准确率有了较大的提高.其中,以db4、db6、sym5函数为小波基函数和WB-WT、WB-PWT算法预处理对应的模型预测准确率分别为75.00％、84.38％、87.50％和84.38％、90.63％、93.75％,它们的预测准确率均优于WT与PWT算法分别对应的模型预测准确率57.58％、62.50％、69.70％和72.73％、87.88％、90.63％,表明融合小波预处理算法能有效地提高分类建模预测精度.

关键词：预处理、融合小波、农残检测、高光谱

所属期刊栏目：37

分类号：S481+.8;O657.3(农药防治（化学防治）)

资助基金：国家自然科学基金31471413;江苏高校优势学科建设工程资助项目PAPD苏政办发2011 6号;江苏省六大人才高峰资助项目ZBZZ-019;江苏大学大学生创新创业训练计划项目32;江苏大学大学生科研立项Y14A094

在线出版日期：2016-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：80-86