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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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胡根生
吴问天
黄文江
梁栋
黄林生

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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