基于高光谱图像技术的稻田苗期杂草稻识别

• 作者: 吴瑞梅 毛罕平 邹华东 闫润 陈树人
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 杂草稻 水稻 高光谱图像 神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 253-257,163
• 分类号: TP391.41|S365
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.05.044

摘要

以生长期为10 d的杂草稻和水稻为研究对象,采集其高光谱图像信息,对其进行滤波预处理后,利用主成分分析方法优选出1448.89 nm和1469.89 nm波长下的特征图像.对每个特征图像,分别提取其形状特征、纹理特征和颜色特征,共18个特征变量.基于这些特征变量,利用神经网络方法建立杂草稻和水稻的判别模型,模型训练时杂草稻和水稻的回判率都为100％；预测时,杂草稻的回判率为92.86％,水稻的回判率为96.88％.研究表明,利用高光谱图像技术快速鉴别稻田苗期杂草稻是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛罕平	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	235	4472	37.0	54.0
2	陈树人	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	91	1343	20.0	31.0
3	吴瑞梅	江西农业大学工学院	52	529	13.0	21.0
4	邹华东	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	2	19	2.0	2.0