江苏省高校自然科学研究项目(12KJB520018)
- 作品数：5 被引量：139H指数：4
- 相关作者：周旭东郭文善王丽爱朱新开马昌更多>>
- 相关机构：扬州大学南京航空航天大学南京大学更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金江苏省高校优秀科技创新团队更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学生物学更多>>
- 基于HJ-CCD数据和随机森林算法的小麦叶面积指数反演被引量：26
- 2016年
- 为给小麦长势的遥感监测提供技术支持,该文运用随机森林回归(RF,random forest)算法建立小麦叶面积指数(LAI)遥感反演模型。首先基于2010-2013年江苏地区小麦环境减灾卫星HJ-CCD的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数,进而根据各生育期植被指数和相应实测LAI数据,利用RF算法构建各期小麦LAI反演模型,并以人工神经网络(ANN,artificial neural network)模型为参比模型进行预测精度的比较。结果表明:RF算法模型在3个生育期的预测结果均好于同期的ANN模型。拔节、孕穗和开花3个生育期RF模型预测值与地面实测值的R2分别为0.79,0.67和0.59,对应的RMSE分别为0.57,0.90和0.78;ANN模型的R2分别为0.67,0.31和0.30,对应的RMSE分别为0.82,1.94和1.43。该研究结果为提高大田尺度下的小麦LAI遥感预测精度提供了技术和方法。
- 王丽爱周旭东朱新开郭文善
- 关键词：植被神经网络叶面积指数小麦
- 基于MK-SVR模型的小麦叶面积指数遥感反演被引量：11
- 2015年
- 提出了运用多核支持向量回归(MK-SVR)算法构建小麦叶面积指数(LAI)遥感监测模型。以2010—2013年试验样点小麦拔节、孕穗、开花3期的实测LAI数据为基础,同步获取我国自主研发的环境减灾卫星HJ-CCD对该研究区域的影像数据,分析了各生育期小麦LAI与8种植被指数间的相关性。以显著相关的植被指数作为输入参数,使用MK-SVR算法构建了每个生育期的小麦LAI反演模型,即MK-SVR-LAI模型。为了评价模型,每期使用单一核支持向量回归(SK-SVR)、偏最小二乘(PLS)回归算法构建了SK-SVR-LAI、PLS-LAI模型。将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)为指标评价并比较了模型。结果表明:3个生育期MK-SVR-LAI模型的RMSE值均低于参比模型,拔节期为0.293 1,孕穗期为0.466 8,开花期为0.548 6,且该模型的R2也都最高,拔节期为0.762 4,孕穗期为0.801 8,开花期为0.668 9。
- 王丽爱谭昌伟杨昕周旭东朱新开郭文善
- 关键词：小麦遥感叶面积指数
- 农情信息遥感监测预报模型构建算法研究进展被引量：2
- 2013年
- 综合介绍了线性逐步回归算法、偏最小二乘回归算法、人工神经网络算法、支持向量机回归算法在农作物信息遥感预测建模中的应用,阐述了这些算法的基本思想,给出了每种算法的求解步骤,归纳了这些算法的优点,分析了每种算法的不足之处,并指明了农情信息遥感预测建模的研究发展方向。
- 王丽爱谭昌伟马昌童璐杨昕崔怀洋郭文善
- 关键词：遥感偏最小二乘神经网络支持向量机
- 半配对半监督场景下的低分辨率人脸识别被引量：19
- 2012年
- 实际环境(如监控)中常遇到大量低分辨率人脸图像需要识别.对低分辨率人脸的识别相对高分辨率更难,因其含有相对有限的判别信息.为此,通过在人脸识别(系统)构建阶段引入与低分辨率人脸相配对的高分辨率人脸,以提高识别性能成为最近研究的焦点之一.但这些研究仍存在以下不足:1)均要求高、低分辨率人脸样本间的全配对;2)识别系统构建时未利用给出的类信息,导致系统性能受限.事实上常常面对的应用场景是仅能获取部分配对和部分标号的高、低分辨率人脸样本集,即所谓的半配对半监督场景,对此提出一种用于低分辨率人脸识别的半配对半监督算法,以弥补现有相关研究的不足.在Yale和AR人脸数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.
- 周旭东陈晓红陈松灿
- 关键词：人脸识别半监督学习
- 基于随机森林回归算法的小麦叶片SPAD值遥感估算被引量：88
- 2015年
- 使用机器学习中的随机森林(RF)回归算法构建小麦叶片SPAD值遥感反演模型。以2010—2013年江苏地区试验点稻茬小麦3个生育期(拔节、孕穗、开花)的叶片为材料,结合我国自主研发的环境减灾卫星HJ-1对研究区域进行同步监测,分析了各生育期叶片SPAD值与8种植被指数间的相关性;以0.01水平下显著相关的植被指数作为输入参数,使用RF回归算法构建了每个生育期的小麦SPAD反演算法模型,即RF-SPAD模型,以支持向量回归(SVR)和反向传播(BP)神经网络算法构建的SVR-SPAD模型和BP-SPAD模型作为比较模型,以R2和均方根误差(RMSE)为指标,分析了每个生育期3个模型的学习能力和回归预测能力,结果表明:RF-SPAD模型在3个生育期都表现出最强的学习能力,R2和RMSE在拔节期分别为0.89和1.54,孕穗期分别为0.85和1.49,开花期分别为0.80和1.71;RF-SPAD模型在3个生育期的回归预测能力都高于BP-SPAD模型,高于或接近于SVR-SPAD模型,R2和RMSE在拔节期分别为0.55和2.11,孕穗期分别为0.72和2.20,开花期分别为0.60和3.16。
- 王丽爱马昌周旭东訾妍朱新开郭文善
- 关键词：小麦叶片SPAD遥感反演支持向量回归
