【摘 要】
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利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别新疆阜康地区的7种典型荒漠草种，对原始高光谱数据作预处理（微分和平滑），选取典型荒漠植被的光谱特征（红边、绿峰、红谷、RVI等）作为
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院,四川农业大学农学院,中国联通新疆分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金 No.60863003;国际科技合作项目(No.2009DFA12870);教育部国家大学生创新性实验计划(No.101075540);新疆大学博士启动基金(No.BS100128)~~
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利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别新疆阜康地区的7种典型荒漠草种，对原始高光谱数据作预处理（微分和平滑），选取典型荒漠植被的光谱特征（红边、绿峰、红谷、RVI等）作为输入数据，植被类型作为输出数据，构建基于BP神经网络模型的典型荒漠草地分类器，进行了三组基于高光谱特征的草地类型分类实验，结果表明：（1）红边特征较其余吸收特征更能获得精确的分类结果；（2）波段550～790nnl间的窄波段光谱分类间隔中，20nm优于10nm的间隔；（3）草地分类器中BP网络模型的输入层、隐藏层神经元个数与BP网络
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