基于多光谱图像和 SVM 的玉米田间杂草识别

• 作者: 乔永亮 何东健 唐晶磊 赵川源
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 玉米 杂草 多光谱图像 主成分分析 SVM 形态学
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3011字
• 语种: 中文

摘要

为解决变量喷洒对杂草识别速度与正确率的要求，提出了一种基于多光谱图像和SVM 的杂草识别新方法。通过多光谱成像仪获得玉米与杂草图像，采用 IR-R 的多光谱融合并结合 Otsu 分割法完成背景分割；随后对植被图像进行目标分割与形态学处理，提取出所有植被叶片图像，在此基础上提取了叶片11个形状特征参数和纹理特征参数。为提高算法的实时性，对叶片的特征参数进行主成分分析，将前3个主成分作为支持向量机的输入建立模式识别模型。结果表明，降维后对于未知预测样本的识别正确率达到85％，用时0．001415 s。与直接利用支持向量机的90％的识别率和0．105165 s的用时相比，该算法在满足识别率的同时，用时更少，为田间杂草的快速识别提供了一种新方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何东健	西北农林科技大学械与电子工程学院	188	3174	30.0	46.0
2	唐晶磊	西北农林科技大学信息工程学院	36	300	10.0	16.0
3	乔永亮	西北农林科技大学械与电子工程学院	5	168	5.0	5.0
4	赵川源	西北农林科技大学械与电子工程学院	2	82	2.0	2.0