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公开(公告)号：CN109614954A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811623278.9
申请日：2018-12-28
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06K9/00536 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种土壤重金属污染高光谱迁移的定性分类方法，包括：步骤1，构建室内光谱数据集；步骤2，构建室外光谱数据集；步骤3，根据室内光谱数据集和室外光谱数据集寻找JDA变换矩阵E；根据变换矩阵E对室内和室外高光谱数据样本进行JDA变换；步骤4，以变换后的室内高光谱数据样本为输入、对应的样本标签为输出，训练SVM分类模型，得到训练后的定性分类器；步骤5，将变换后的室外高光谱数据样本输入到训练后的定性分类器，由训练后的定性分类器输出得到室外待测土壤样本是否被污染。本发明方法可以缩小室内外光谱数据的分布差异，提高根据室外测定的土壤样本的高光谱数据样本来判断土壤样本是否受污染的分类精度。
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公开(公告)号：CN109614954B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201811623278.9
申请日：2018-12-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种土壤重金属污染高光谱迁移的定性分类方法，包括：步骤1，构建室内光谱数据集；步骤2，构建室外光谱数据集；步骤3，根据室内光谱数据集和室外光谱数据集寻找JDA变换矩阵E；根据变换矩阵E对室内和室外高光谱数据样本进行JDA变换；步骤4，以变换后的室内高光谱数据样本为输入、对应的样本标签为输出，训练SVM分类模型，得到训练后的定性分类器；步骤5，将变换后的室外高光谱数据样本输入到训练后的定性分类器，由训练后的定性分类器输出得到室外待测土壤样本是否被污染。本发明方法可以缩小室内外光谱数据的分布差异，提高根据室外测定的土壤样本的高光谱数据样本来判断土壤样本是否受污染的分类精度。
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