基于可见光-近红外光谱的煤种分类方法

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2017年第10期

论文作者：宋亮 刘善军 毛亚纯 李天子

文章页码：1473 - 1476

关键词：烟煤;褐煤;可见光-近红外;遥感;分类;

摘    要：利用便携式地物光谱仪SVC HR-1024对92个烟煤和58个褐煤样本进行光谱测试,烟煤和褐煤在可见光-近红外波段光谱特征差异明显,褐煤的光谱反射率及其斜率均明显高于烟煤.在光谱特征分析的基础上,利用MAO模型法、随机森林法、BP神经网络法和ELM算法进行煤种分类.结果表明:MAO模型法和随机森林法的分类结果较优.若进行大面积、快速遥感识别时,对分类时间要求较高,应选择MAO模型法;若是小面积单一矿区分类,对分类准确率要求较高,选择随机森林法较为恰当.