基于GA-ICA和高光谱图像技术的黄瓜叶叶绿素检测

• 作者: 殷晓平 石吉勇 赵杰文 邹小波
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 遗传算法 独立分量法 叶绿素 黄瓜叶
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 134-139
• 分类号: TP391.11
• 字数: 4306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2011.02.003

摘要

用遗传算法(GA)和独立分量法(ICA)提取黄瓜叶高光谱图像的特征信息,对高光谱图像技术检测叶绿素含量及其叶面分布的可行性进行了研究.高光谱图像标定校正后,提取其中的光谱信息,采用GA对光谱信息进行特征波长选择,将GA优选出来的光谱进行ICA信号分析并结合叶绿素含量值建立多元线性回归模型(MLR).结果表明GA共优选出280个特征波长,在此基础上提取光谱的8个ICA信号建立叶绿素含量MLR模型,模型对应的预测集相关系数为0.931 2,对应的预测均方根误差为0.191 4.提取所有像素点光谱在特征波长下对应的8个ICA信号,代入建立的叶绿素含量模型中,快速计算出所有像素点对应的叶绿素含量,得到黄瓜叶叶绿素含量叶面分布图.研究结果表明:利用高光谱图像技术结合GA与ICA快速、无损检测叶片叶绿素含量及其叶面分布是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵杰文	江苏大学食品与生物工程学院	195	5281	41.0	62.0
2	邹小波	江苏大学食品与生物工程学院	131	1877	25.0	38.0
3	石吉勇	江苏大学食品与生物工程学院	76	768	17.0	25.0
4	殷晓平	江苏大学食品与生物工程学院	6	140	6.0	6.0