%0 Journal Article
%T 基于BP神经网络的高光谱果树树种识别研究
%A 李子艺
%A 王振锡
%A 岳俊
%A 王玲段
%A 冯振峰
%J 江苏农业科学
%D 2016
%X 高光谱具有波段窄、波段多的特点，能够提供比多光谱遥感更精细的地物光谱信息，为识别光谱性质相似的森林树种提供了有效途径。对南疆盆地4种主栽果树树种(苹果、香梨、核桃、红枣)的冠层光谱数据进行测量，用BP神经网络对原始光谱数据及其经一阶微分、对数一阶微分、归一化一阶微分变换后的光谱数据进行分类识别，结果表明：对数一阶微分和归一化一阶微分变换后树种识别精度分别为94%和88%以上；红边区的光谱波段包含了大量树种识别的信息；采用BP神经网络能够对南疆盆地主栽果树进行基于冠层光谱的分类，而且分类精度相对较高
%K 高光谱数据
%K 波段选择
%K BP神经网络
%K 树种识别
%K 果树
%U http://www.jsnykx.cn/oa/DArticle.aspx?type=view&id=201605119