典型文献
基于集合经验模态分解的土壤重金属Cd定量反演
文献摘要：
针对高光谱定量反演土壤重金属含量的模型精度不足的问题,本文从时频空间的角度引入时频分析法——集合经验模态分解(EEMD).采用EEMD法分解土壤高光谱,获得不同频率的本征模态(IMF)分量,通过分析IMF分量与重金属含量的相关性,提取特征光谱,构建EEMD-SVM定量反演模型.研究结果表明,通过EEMD法分解土壤光谱,可有效地提取土壤光谱中的微弱信息;构建EEMD-SVM模型可较好地反演土壤重金属Cd含量,模型的决定系数R2 为0. 920 3,明显高于基于一阶微分处理光谱数据后构建的SVM模型的R2(0. 786 6).即说明在土壤重金属定量反演领域,EEMD可作为一种新的光谱处理方法.
文献关键词：
EEMD;高光谱;土壤重金属;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
郭云开;曹骁;谢晓峰;张思爱;谢琼
作者机构：
长沙理工大学交通运输工程学院,湖南 长沙 410076;长沙理工大学测绘遥感应用技术研究所,湖南 长沙 410076;湖南工程职业技术学院测绘地理学院,湖南 长沙 410151;长沙理工大学公路地质灾害预警空间信息技术湖南省工程实验室,湖南 长沙 410114
文献出处：
引用格式：
[1]郭云开;曹骁;谢晓峰;张思爱;谢琼-.基于集合经验模态分解的土壤重金属Cd定量反演)[J].测绘通报,2022(01):44-49
A类：
B类：
集合经验模态分解,土壤重金属,Cd,重金属含量,模型精度,时频分析法,EEMD,土壤高光谱,不同频率,本征模,IMF,提取特征,定量反演模型,土壤光谱,取土,微弱,决定系数,一阶微分,分处,理光,光谱数据,光谱处理
AB值：
0.272608
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