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光谱信息降维及判别模型建立用于识别湿地植物物种被引量：16: 2012年; 研究分析了北京地区常见湿地植物的高光谱数据特征。主要采用马氏距离法和主成分分析法对光谱进行降维,并对光谱特征进行分析和提取;利用提取的光谱信息构建判别模型对湿地植物进行判别,并对模型精度进行比较评价,最后获得最佳判别模型。研究结果显示:(1)马氏距离法和主成分分析法都能对光谱进行有效降维,(2)利用从光谱中提取的特征参数建立的判别模型,得到物种识别的精度都高于90%。可见,湿地植物高光谱数据信息的变换和利用能促进对湿地植物光谱特征的认识和提取,而建立模型进行植物判别可以指导未来遥感领域的湿地制图和监测。; 刘雪华孙岩吴燕; 关键词：主成分分析法物种识别

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国家科技重大专项(2008ZX07313-004-05C)