浙江省教育厅科研计划项目(Y201017891)
- 作品数：5 被引量：60H指数：5
- 相关作者：陈永刚胡芸葛宏立汤国安张茂震更多>>
- 相关机构：浙江农林大学南京师范大学更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学文化科学自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于均值置信区间带的高光谱特征波段选择与树种识别被引量：11
- 2011年
- 以柏木、雷竹和无患子野外高光谱数据为基础,在统计学理论和实践分析的基础上,提出了利用均值置信区间带筛选树种间最佳特征区分波段及利用Manhattan距离和Min-Max区间相似度识别树种的问题。研究结果表明:(1)柏木与雷竹之间的最佳区分波段为358～386,452～1 145和1 314～2 500 nm,柏木与无患子之间的最佳区分波段为350～446,497～527,553～1 330,1 355～2 400和2 436～2 500 nm,雷竹与无患子之间的最佳区分波段为434～555,580～1 903,1 914～2 089,2 172～2 457和2 475～2 500 nm;(2)在最佳区分波段内,同种树种间的Manhattan距离远小于异种树种间的Manhattan距离,同种树种间的Min～Max区间相似度远大于异种树种间的Min～Max区间相似度,Manhattan距离和Min～Max区间相似度可以有效区分和识别不同类型的树种。
- 陈永刚丁丽霞葛宏立张茂震胡芸
- 基于Mann-Whitney非参数检验和SVM的竹类高光谱识别被引量：12
- 2011年
- 以毛竹、雷竹和孝顺竹野外高光谱数据为基础,在非参数统计理论和模式识别的基础上,提出了利用Mann-Whitney非参数检验筛选竹类间最佳特征区分波段及利用支持向量机识别竹类的问题。研究结果表明:(1)毛竹与雷竹之间的最佳区分波段为503～655,689～732,757～1 000,1 038～1 084,1 238～1 311,1 404～1 591,1 682～1 800,1 856～1 904和1 923～2 500nm,毛竹与孝顺竹之间的最佳区分波段为350～386,731～1 430,1 584～1 687,1 796～1 873nm,雷竹与孝顺竹之间的最佳区分波段为355～356,498～662,689～745和1 344～2 500nm;利用Mann-Whitney非参数检验方法可以分别消除30.0%,57.7%和35.8%的无效区分波段。(2)在最佳区分波段内,利用支持向量机的SMO算法进行高光谱竹类识别,模型精度分别为98.4%,93.5%和95.1%,模型泛化精度分别为93.3%,90.0%和86.7%,表明此方法可有效区分和识别竹亚科中的不同竹类。
- 陈永刚丁丽霞葛宏立张茂震胡芸
- 关键词：SVM竹亚科
- DEM重采样误差空间分布格局及差异性分析被引量：15
- 2011年
- 基于重采样在实现不同尺度数字高程模型(DEM)数据变换中的重要作用,分析了重采样误差的空间分布特征和采样方法及坡度对重采样误差的影响.以某地山区5 m分辨率DEM数据为基础,通过邻近点插值法(NEAR)、双线性插值法(BIL)和立方卷积插值法(CUB)3种不同方法对原始格网DEM进行重采样处理,利用随机样方法分析了大于5 m的重采样高值误差空间分布格局;同时,利用非参数Mann-Whitney,Kruskal-Wallis和Mood中位数检验方法检验了采样方法与坡度等级对重采样误差影响的差异性.结果表明:绝对值大于5 m的重采样误差成显著性空间集聚分布;BIL与CUB方法无显著差异,而NEAR方法与BIL,CUB方法差异显著;坡度等级对重采样误差具有显著影响.
- 陈永刚汤国安祝士杰
- 关键词：数字高程模型非参数检验
- 样方形状对空间点格局的性能影响分析——以天目山阔叶林为例被引量：8
- 2012年
- 利用浙西天目山常绿阔叶林样地调查数据,在随机样方点格局分析基础上,提出样方形状对点格局分析性能影响差异性问题。结果表明:(1)在最优样方面积相同条件下,通过配对t检验得出圆形与正方形、圆形与正六边形和正方形与正六边形样方性能对比的配对t检验概率P分别为0.249、0.043和0.023,表明样方形状对点格局分析性能影响具有差异性,圆形样方和正方形样方之间没有显著差异,正六边形样方与圆形样方、正方形样方之间差异显著;(2)圆形～正六边形和正方形～正六边形样方间VMR差值的95%置信区间分别为[-0.429,-0.010]和[-0.196,-0.021],其区间值上界均小于0,表明正六边形样方分析性能为最优,其性能高于圆形样方和正方形样方;(3)随机样方法在样本量较小时,点格局分析结果不稳定,但随着采样数目逐步增大到90以上时,其VMR值和P值趋于稳定。
- 陈永刚汤孟平施拥军葛宏立胡芸
- 基于多方位DEM地形晕渲的黄土地貌正负地形提取被引量：15
- 2012年
- 以陕北绥德县韭园沟流域5 m分辨率DEM数据为基础,在数字地形分析、多元统计和数据挖掘方法的基础上,提出利用多方位DEM地形晕渲、坡度等多元指标,以主成分分析消除多重共线性和约减维数,并以Logis-tic回归模型提取黄土高原正、负地形的方法。研究结果表明:模型提取精度为82.1%,Kappa统计量为0.629;模型在6个不同流域测试样本上正、负地形的平均精度分别为77.6%,84.9%,加权平均精度为81.3%,模型具有较好的一致性和泛化能力,正、负地形提取效果良好。
- 陈永刚汤国安周毅李发源宴实江张磊
- 关键词：黄土高原主成分分析LOGISTIC回归
