《表2 基于SVR的无预处理估测结果与预处理下结果最优的SOM含量估测结果》
提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名:随高清版一同展现
《基于SVR和PLSR的土壤有机质高光谱估测模型研究》
基于SVR的SOM估测模型中,预处理去噪处理为小波包去噪、降维处理为PCA降维、光谱数据变换为R′的模型建模效果相对最好。表2给出无预处理和预处理为小波包去噪、PCA降维且光谱数据变换为R′的基于SVR的SOM估测结果精度。图2给出基于SVR的无预处理SOM含量估测结果散点图。图3给出基于SVR的预处理为光谱数据R小波包去噪PCA降维的SOM含量估测结果散点图。图3所对应RMSEV、RV2和RPD的值分别为0.359、0.475和1.337,而不经任何预处理(即无去噪处理、无降维处理,无光谱数据变换处理)的SVR模型所对应的RMSEV、RV2和RPD的值分别为0.439、0.264和1.091。相比不经预处理的SVR估测模型而言,经预处理为小波包去噪、PCA降维且数据变换为R′的SVR估测模型的RV2提高了0.211,RPD提高了0.246。
图表编号 | XD0038673300 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.02.25 |
作者 | 沈兰芝、高懋芳、闫敬文、姚艳敏 |
绘制单位 | 汕头大学工学院、中国农业科学院农业资源与农业区划研究所、农业农村部农业遥感重点实验室、汕头大学工学院、中国农业科学院农业资源与农业区划研究所、农业农村部农业遥感重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |