基于高光谱成像技术的生菜叶片水分检测研究

• 作者: 周莹 左志宇 张晓东 毛罕平 高洪燕
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 高光谱成像 遗传算法 偏最小二乘回归 含水率检测
• 年，卷（期）: 2011,（33）
• 所属期刊栏目: 农艺·园艺
• 页码范围: 20329-20331,20714
• 分类号: S121|O657.3
• 字数: 5122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2011.33.010

摘要

[目的]探索利用高光谱图像技术检测作物含水率的方法.[方法]以意大利全年耐抽苔生菜为试材,利用高光谱成像系统采集生菜叶片的高光谱图像,用ENVI V.4和MatlabV.7.0软件对高光谱图像进行处理.[结果]采用自适应波段选择法从所采集的生菜叶片高光谱图像数据中优选出特征波长1 420 nm;对每个样本特征波长下的图像进行分割,反转以及形态运算等操作得到目标图像；从每个目标图像中提取灰度均值、灰度标准差作为灰度特征,能量、熵、惯性矩、相关性的均值和标准差作为纹理特征；采用GA-PLS法选出最优特征子集,并建立基于最优特征的偏最小二乘回归模型,以检测生菜叶片的含水率.[结论]模型的预测值与实测值的相关系数R为0.902,精度明显高于基于灰度特征或纹理特征的预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓东	江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室	43	494	15.0	20.0
2	毛罕平	江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室	235	4472	37.0	54.0
3	周莹	江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室	11	77	6.0	8.0
4	左志宇	江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室	35	318	11.0	17.0
5	高洪燕	江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室	15	184	9.0	13.0