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图/表 详细信息
基于小波变换和
VCPA-GA
算法的人参果叶片叶绿素含量高光谱估算
郭金锋, 张志从, 吾木提·艾山江艾山江, 周忠晔, 续文宇, 玉苏甫·艾海买江
热带地理, 2025, 45(
3
): 514-526. DOI:
10.13284/j.cnki.rddl.20240280
图2
人参果LCC对训练集和测试集的统计结果(a. 叶片样本;b. 不同LCC人参果叶片光谱曲线)
图注:
左侧圆点为叶片样本;SD:标准差,CV:变异系数。
本文的其它图/表
图1
VCPA-GA混合策略的2个主要步骤
图3
LCC与400~900nm高光谱反射率的相关系数(0~10层)
表 1
基于0~7层高光谱数据集的VCPA-GA混合策略研究结果
图4
VCPA-GA混合策略(0~7层)的高光谱敏感波段分布
图注:
不同颜色的条带分别代表不同层DWT处理下筛选出的特征变量。
表2
基于高光谱数据集的模型精度指标结果
图 5
基于0~7层最佳模型的测量和估算LCC散点图
注:
0~7层最佳预测结果均来自BP-AdaBoost模型,a)~h)依次为0~7层测试集的预测结果。