基于支持向量机(SVM)的稻纵卷叶螟危害水稻高光谱遥感识别

• 作者: 刘占宇 周湾 张莉丽 石晶晶 黄敬峰
• 来源期刊: 中国水稻科学
• 学科: 农学
• 关键词: 支持向量机 稻纵卷叶螟 高光谱遥感 连续统去除 水稻 虫害
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 331-334
• 页数: 4页
• 分类号: S127|S435.112+.1
• 字数: 5177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7216.2009.03.019

摘要

对健康水稻叶片以及受稻纵卷叶螟危害后的水稻叶片进行了室内光谱的测定及分析.对430～530 nm和560～730 nm波段采用连续统去除的方法,分别提取了波深、斜率参量作为径向基核函数支持向量机的输入变量,利用LIBSVM软件包构建叶片高光谱识别模型.当参数γ和惩罚系数C分别取0.25和1时构建的径向基支持向量机模型的分类性能最佳,识别精度达100%.研究结果为实时水稻病虫害的早期监测以及田间管理提供了一定的理论基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘占宇	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	11	496	11.0	11.0
3	黄敬峰	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	149	5289	41.0	66.0
5	张莉丽		27	108	5.0	9.0
6	周湾		7	57	3.0	7.0
11	石晶晶	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	3	79	3.0	3.0