吉林省西部新开发水田遥感动态监测研究     

扈晶晶  李瑞平  黄侃  黄华国 《林业调查规划》2014,(3):17-23

为了响应土地整理开发项目的政策,吉林省西部地区开发了大面积的水田。为掌握新开发水田的动态变化,有必要对吉林省地区进行土地利用分类。以吉林省前郭县为例,利用2010年环境卫星数据进行不同土地利用分类方法的比较,进而对另外3景图像进行信息提取,分析4个年份新开发水田的分布及变化情况。结果表明,支持向量机法比最大似然法的耕地分类精度高约5%,其产品和用户精度分别为95%和84%。加入纹理信息没有显著提高分类精度。2009~2012年水田面积分别增加-67.7 km2,111.7 km2和265.01 km2。  相似文献   

基于支持向量机的农机装备水平差异分类研究     

袁玉萍  安增龙 《中国农业大学学报》2015,20(4):167-173

针对黑龙江垦区各农场农机装备水平不平衡差异问题,采用支持向量机多类分类和主成分分析相结合的方法进行研究。将农机装备水平分为3个等级水平,从总量、速度和均量3方面选取10个评价指标;采用主成分分析法确定5个主要合成指标;建立多类分类支持向量机新模型,把新模型转化成一个互补问题,利用Lagrangian隐函数进一步转化成一个强凸的无约束优化问题,采取快速牛顿算法进行求解;利用实证调研数据,从发展差异度的角度对黑龙江垦区98个农场农机装备水平的差异进行多指标分析,在分类的准确度和训练速度方面都有很好的表现。  相似文献   

Vehicle Type Recognition by Using Support Vector Machine SVM     

XlAO Han-guang  CAI Cong-zhong  WANG Wan-lu 《保鲜与加工》2006,(1):61-65

  相似文献   

农业区地下水位动态变化预测的支   总被引：2，自引：0，他引：2  

经玲  孙立 《中国农村水利水电》2006,(3):19-21

当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时，常用的回归预测模型不能全面考虑多个变量。在地下水位动态变化预测中应用了一种新的方法——支持向量机方法(SVM ) , 该方法属于机器学习理论发展的最新阶段, 具有专门针对有限样本、算法复杂度与样本维数无关等优点。针对一些农区井灌水稻规模扩大而引起地下水资源紧缺的情况，以某井灌水稻地区地下水动态观测资料为研究对象，运用支持向量回归模型，描述其地下水动态变化趋势。  相似文献   

Fisher大间距线性分类器   总被引：1，自引：0，他引：1  

陈才扣  杨静宇 《植物保护》2007,(12):2143-2147

作为一种著名的特征抽取方法,Fisher线性鉴别分析的基本思想是选择使得Fisher准则函数达到最大值的向量(称为最优鉴别向量)作为最优投影方向,以便使得高维输入空间中的模式样本在该向量投影后,在类间散度达到最大的同时,类内散度最小。大间距线性分类器是寻找一个最优投影矢量(最优分隔超平面的法向量),它可使得投影后的两类样本之间的分类间距(Margin)最大。为了获得更佳的识别效果,结合Fisher线性鉴别分析和大间距分类器的优点,提出了一种新的线性投影分类算法——Fisher大间距线性分类器。该分类器的主要思想就是寻找最优投影矢量wbest(最优超平面的法向量),使得高维输入空间中的样本模式在wbest上投影后,在使类间间距达到最大的同时,使类内离散度尽可能地小。并从理论上讨论了与其他线性分类器的联系。在ORL人脸库和FERET人脸数据库上的实验结果表明,该线性投影分类算法的识别率优于其他分类器。  相似文献   

拉曼光谱结合支持向量机对猪胞质内单精子显微注射胚胎性别的鉴定分析     

孙俊丽  孙如玉  廖海洪  卢健琴  严静  卢晟盛  张冰 《中国畜牧兽医》2022,49(4):1430-1437

【目的】 探求一种无损的、非侵入性的、快速的胚胎性别鉴定方法。【方法】 以207个猪卵胞质内单精子显微注射(intracytoplasmic sperm injection,ICSI)胚胎及其培养液为研究对象,单个胚胎经巢式PCR扩增鉴定其性别后随机分成训练集和测试集,同时利用拉曼光谱技术获取单个ICSI胚胎培养液的拉曼光谱。原始光谱经过处理后,采用支持向量机(support vector machine,SVM)算法构建分类模型,先用训练样本进行训练和建模,然后预测测试样本的性别,结合PCR性别鉴定的结果,计算分类准确率。【结果】 通过巢式PCR对207个胚胎进行性别鉴定,鉴定出71个雄性胚胎、128个雌性胚胎,8个样品扩增失败。猪ICSI雄性胚胎培养液在1 082和1 360 cm^-1拉曼位移处特征峰强度明显高于雌性胚胎,构建的胚胎性别鉴定模型的分类准确率为81.5%,雌性和雄性胚胎的分类准确率分别为81.3%和81.8%。【结论】 本研究将拉曼光谱技术与SVM法相结合构建了胚胎性别鉴定模型,分类准确率达到81.5%,提供了一种新的、无损的胚胎性别鉴定方法。  相似文献   

基于 SVM 方法的高山松林蓄积量遥感估测研究     

付虎艳  徐云栋  李圣娇  苏院兴  舒清态 《云南林业科技》2014,(4):83-88

以香格里拉县高山松为研究对象,利用2006年香格里拉县TM遥感影像、2006年森林资源二类调查小班数据、2009年精度为30 m 的DEM数据以及2013年香格里拉县高山松实测样地数据,提取研究区内高山松林影像分布图及筛选出17个因子（13个遥感因子、3个地形因子、1个地面调查因子）作为备选自变量,在MAT-LAB下利用LIBSVM模块建立研究区高山松林蓄积量单位面积（30 m ×30 m）估测模型。结果表明,选用RBF核函数在参数范围内寻找出SVM模型的最佳参数C＝3.5809, g＝0.1、 p＝0.01,利用最佳寻优参数建立SVM非参数模型,对SVM模型进行测试得到,均方根误差MSE＝0.0087,复相关系数R＝0.51,相对误差RE＝23.4％,估测精度为76.6％。以像元为单位,分块提取高山松林对应的各像元自变量因子,利用估测模型预测得到香格里拉县高山松林总蓄积量为13318476.5 m3。  相似文献   

基于EnMAP-Box的遥感图像分类研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

林海晏  岳彩荣  吴晓晖  胥辉  郑欣 《西南林业大学学报》2014,(2):67-71

采用2007年6月云南省勐腊县TM遥感数据,利用EnMAP-box进行了支持向量机的图像分类研究,以网格搜索法寻找最优参数,在设定的范围内,求得了最优C和g参数,用此参数进行支持向量机的遥感图像土地覆盖分类。结果表明：SVM方法较最大似然分类方法具有较高的分类精度,特别是阔叶林和橡胶林的精度明显优于最大似然分类方法;对于面积较小的次要类型,2种分类方法的精度基本保持一致;SVM的总体精度相对于最大似然分类提高了11.9％。  相似文献   

一种改进的基因表达数据分类方法     

蔡立军  沈小乔  林亚平  蒋林波 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2007,34(3)

从分类算法和特征基因选择两个方面研究基因表达数据的分类,将传统的Support Vector Machines(SVM)算法和K-nearest neighbor(KNN)算法两者结合成为一种应用于基因表达数据分类的算法,并针对基因表达数据分类数据集“样本少,维数高”的特点,提出了一种改进的基于相关性的递归特征消除算法(简称为C-RFE),消除了数据冗余．实验结果表明,新方法可有效提高分类准确率和特征选取的效率．  相似文献   

基于偏好免疫网络和SVM算法的油茶果多特征识别     

李昕  陈泽君  李立君  谭季秋  吴发展 《农业工程学报》2020,36(22):205-213

针对油茶果采摘脱壳后存在的果壳籽粒分选效率较低的问题，该研究提出了一种结合人工免疫网络（aiNet）与支持向量机（Support Vector Machine）的多特征智能分选算法。该方法利用了免疫算法的多特征聚类特点与支持向量机的二分性特点，对油茶果壳与籽粒的延伸率、圆形度、圆满度、色差分量等6个特征进行分选。试验结果表明，该研究提出的方法在分选效率上达到了97.4%，时间平均值为600 ms，证明了这种方法在油茶果壳籽粒分选作业中的实时性与有效性。通过与其他智能分选算法的效率对比分析证明，该研究提出的方法在效率上更优，更加适合油茶脱壳生产线的实时性要求。  相似文献