粒子群优化的最小二乘支持向量机在小麦白粉病监测中的应用

doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2017.2.0299

遥感技术与应用

遥感应用

粒子群优化的最小二乘支持向量机在小麦白粉病监测中的应用

胡根生^1,2，吴问天^1,2，黄文江^1,2，梁栋^1,2，黄林生^1,2#br#

(1.安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室，安徽合肥230601； 
2.中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室，北京100094）

全文: PDF(6039 KB)

摘要：

小麦白粉病严重影响小麦的产量和品质，区域尺度上准确、及时地监测小麦白粉病的发生情况有利于高效地指导防治工作。利用Landsat-8遥感影像，提取出对小麦白粉病病情影响较大的长势因子和生境因子，包括归一化植被指数（NDVI）、比例植被指数（RVI）、绿度（Greenness）、湿度（Wetness）和地表温度（LST），利用最小二乘支持向量机（LSSVM）对陕西省关中平原部分地区的小麦白粉病进行监测，并用粒子群算法（PSO）优化模型参数，将监测结果分别与传统支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的监测结果进行对比分析。结果表明:经过粒子群优化的最小二乘支持向量机模型（PSO-LSSVM）的总体监测精度达到92.8%，优于SVM的71.4%和LSSVM的85.7%，取得了较好的监测效果。

关键词： 遥感监测; 小麦白粉病; 最小二乘支持向量机; 粒子群优化

出版日期: 2017-07-20

TP 79

基金资助: 国家自然科学基金项目(61672032、41271412），安徽省自然科学基金项目(1408085MF121、1608085MF139)，中国科学院国际合作局对外合作重点项目（131211KYSB20150034）,安徽省科技重大专项（16030701091）

作者简介: 胡根生（1971-）,男,安徽无为人,教授,主要从事机器学习、遥感图像处理和模式识别等方面的研究。Email:hugs2906@sina.com。

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引用本文:

胡根生，吴问天，黄文江，梁栋，黄林生. 粒子群优化的最小二乘支持向量机在小麦白粉病监测中的应用[J]. 遥感技术与应用, 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.2.0299.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2017/V32/I2/299

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