【摘 要】
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研究基于支持向量机构建水稻镉（Cd）含量高光谱预测模型的可行性.利用ASD光谱仪测量研究区水稻冠层反射光谱,通过实验室化学分析得到土壤镉含量和水稻叶片镉含量,对研究区水稻光
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研究基于支持向量机构建水稻镉（Cd）含量高光谱预测模型的可行性.利用ASD光谱仪测量研究区水稻冠层反射光谱,通过实验室化学分析得到土壤镉含量和水稻叶片镉含量,对研究区水稻光谱进行均一化平滑处理以及小波变换降噪,构建基于支持向量机（support vector machines,SVM）的水稻镉含量高光谱预测模型.结果表明,小波变换降噪处理对SVM建立的镉含量预测模型精度有所提高,SVM高光谱预测模型的相关系数为0.8674,均方误差为0.001 2.该研究为利用高光谱遥感大面积、快速监测农田作物重金属污染
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