基于局部線(xiàn)性嵌入的降維算法研究及其在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、AnhuiUniversityADissertationforDoctor,SDegreeTheResearchofDimensionReductionalgorithmBasedonLocallylinearembeddingandItsApplicaionsinPrecisionAgricultureAuthor’Name:Specialty:DissertationSupervisor:Finishedtime:YanQingCi

2、rcuitsandsystemsLiangDongProfessorApril2014摘要摘要傳統(tǒng)的粗放型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式效率低下且對(duì)生態(tài)環(huán)境的污染嚴(yán)重,已經(jīng)不適應(yīng)新世紀(jì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求?,F(xiàn)代農(nóng)業(yè)逐漸擺脫原始農(nóng)業(yè)、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和工業(yè)化農(nóng)業(yè)的束縛,進(jìn)入以知識(shí)高度密集為主要特點(diǎn)的知識(shí)農(nóng)業(yè)發(fā)展新階段。將現(xiàn)代信息技術(shù)、生物技術(shù)和工程裝備技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)(PrecisionAgriculture)”已經(jīng)成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要生產(chǎn)形式:將圖像處理和

3、機(jī)器視覺(jué)等技術(shù)的應(yīng)用是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實(shí)施中的主要特色之二。通過(guò)對(duì)光學(xué)圖像或者高光譜圖像的智能分析,有效提高作業(yè)效率。但是光學(xué)圖像數(shù)據(jù)提供的信息有限,在很多應(yīng)用中存在局限性。而高光譜遙感圖像因?yàn)椴ǘ伪姸?,光譜分辨率和空間分辨率都很高,因此對(duì)地物的分辨更加準(zhǔn)確,在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的應(yīng)用中具有其他數(shù)據(jù)無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì),已經(jīng)成為未來(lái)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的主要數(shù)據(jù)形式。這些新的數(shù)據(jù)分析手段雖然給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)了革命性的變化,但是另一方面也因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)量巨大,不僅給存儲(chǔ)和傳

4、輸帶來(lái)了困難,同時(shí)也給數(shù)據(jù)的分析和處理帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。因此如何有效降低數(shù)據(jù)的維數(shù),減少數(shù)據(jù)量是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)圖像分析中的一個(gè)重要課題。本文主要研究局部線(xiàn)性嵌入算法在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)降維問(wèn)題中的應(yīng)用。結(jié)合精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實(shí)施中如雜草識(shí)別等問(wèn)題的需要,主要圍繞局部線(xiàn)性嵌入算法監(jiān)督性的實(shí)現(xiàn)、近鄰參數(shù)自適應(yīng)選擇、適當(dāng)?shù)姆诸?lèi)算法的設(shè)計(jì)等問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。主要的研究工作與創(chuàng)新成果如下:(1)信息技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的主要應(yīng)用之一就是依據(jù)圖像和光譜數(shù)據(jù)完

5、成對(duì)作物屬性的自動(dòng)識(shí)別。而常規(guī)的局部線(xiàn)性嵌入算法是一種非監(jiān)督算法,直接應(yīng)用于分類(lèi)識(shí)別中往往效果不佳。針對(duì)這個(gè)缺陷,提出一種基于Fisher準(zhǔn)則的監(jiān)督局部線(xiàn)性嵌入算法。算法首先對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行Fisher投影變換,尋找最佳投影方向。在此方向上各類(lèi)樣本具有最大可分性。利用訓(xùn)練樣本在該投影軸上的投影距離來(lái)構(gòu)造鄰域結(jié)構(gòu),則可以最大程度得利用訓(xùn)練樣本的監(jiān)督信息指導(dǎo)降維,從而有效提高識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于Fisher準(zhǔn)則的監(jiān)督局部線(xiàn)性嵌入算法比常

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