基于可见光/近红外光谱技术的倒伏水稻识别研究

• 作者: 刘占宇 李波 王大成 黄敬峰
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 农学
• 关键词: 稻飞虱 穗颈瘟 可见光/近红外光谱反射率 主成分分析 支持向量分类机
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 页码范围: 342-345
• 页数: 4页
• 分类号: TP79|S43
• 字数: 4189字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9014.2009.05.005

摘要

运用可见光/近红外光谱仪获取正常的和受稻飞虱、穗颈瘟危害而倒伏的水稻冠层光谱反射率,采用主成分分析(PCA)方法对反射率光谱进行降维处理,提取2个主分量光谱.其中,第一主分量PC1代表了水稻冠层的光谱特性,第二主分量PC2反映了倒伏水稻的冠层光谱变化信息.将前2个主分量作为支持向量分类机(SVC)的输入向量,建立分类模型.结果表明,对受稻飞虱危害倒伏的水稻验证数据的识别精度为100%,对受穗颈瘟危害倒伏的水稻验证数据的识别精度为90.9%.研究表明可见光/近红外光谱可能是一种有效的倒伏水稻识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李波	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	46	601	14.0	23.0
2	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
6	王大成	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	4	76	4.0	4.0
7	黄敬峰		11	349	9.0	11.0