高光谱遥感实验七.doc

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1、2012级研究生《高光谱遥感技术》实验报告姓名：张东霞学号：专业：摄影测量与遥感成绩：2013年5月21日实验项目七张东霞一、实验目的1、掌握模糊模式识别光谱反演建模方法；2、掌握了光谱数据处理软件的基本操作方法.二、实验要求1、利用包络线去除法提取的参数建立神经网络反演模型；2、利用对数的一阶微分变换提取的参数建立神经网络模型；3、调整模式数，比较模型精度。三、试验方法与分析1、利用包络线去除法提取的参数建立神经网络反演模型在试验四中，已经知道深度面积和S1、对称度1、最大深度H1、右位置、宽度与有机质含量的相关性最高，在不剔除任何数据的情况下，将数据按照有机质含量升序排列，按照

2、区间[0.1,0.3],(0.3,0.5],(0.5,0.7],(0.7,0.9],(0.9,2]进行分类。从每类中抽取两个样本作为待识别样本，这里选取hs4、hs80、hs57、hs48、hs59、hs47、hs3、hs13、hs32作为待检测样本。将每组样本分类后复制到DPS数据处理系统中，待识别的样本的类号赋值为0，同样复制到DPS数据处理系统。选择其他—模糊数学方法—模糊模式识别，处理结果如下图所示：图1图2得到实验结果如下：图3可以看到有两个样本被错误的分类，其余七个都被赋予到正确的类别中。2、利用对数的一阶微分变换提取的参数建立神经网络模型将一节微分后的数据按照有机质含

3、量升序排列，按照区间[0.1,0.3],(0.3,0.5],(0.5,0.7],(0.7,0.9],(0.9,2]进行分类。从每类中抽取两个样本作为待识别样本，这里选取hs4、hs80、hs57、hs48、hs59、hs47、hs3、hs13、hs32作为待检测样本。将每组样本分类后复制到DPS数据处理系统中，待识别的样本的类号赋值为0，同样复制到DPS数据处理系统。选择其他—模糊数学方法—模糊模式识别，处理结果如下图所示：图4图5得到实验结果如下：图6这次实验结果只有hs59是异常的，其他数据都被完成的赋在了正确的类上。