基于多光谱图像和数据挖掘的多特征杂草识别方法

• 作者: 乔永亮 何东健 赵川源
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 数据挖掘 聚类算法 图像处理 杂草识别 多光谱图像 多特征识别
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 192-198
• 分类号: TP391.41|S126
• 字数: 5117字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.02.027

摘要

为满足变量喷洒对杂草识别正确率的要求,提出一种基于多光谱图像和数据挖掘的杂草多特征识别方法.首先对多光谱成像仪获取的玉米与杂草图像从 CIR 转换到 Lab 颜色空间,用 K-means 聚类算法将图像分为土壤和绿色植物,随后用形态学处理提取出植物叶片图像,在此基础上提取叶片形状、纹理及分形维数3类特征,并基于 C4.5算法对杂草分别进行单特征和多特征组合的分类识别.试验结果表明,多特征识别率比单特征识别率高,3类特征组合后的识别率最高达到96.3%.为验证该文提出方法的有效性,将 C4.5算法与 BP 算法以及 SVM 算法进行比较,试验结果表明 C4.5算法的平均识别率高于另2种算法,该文提出的田间杂草快速识别方法是有效可行的.该文为玉米苗期精确喷洒除草剂提供技术依据.

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	西北农林科技大学机电学院	188	3174	30.0	46.0
2	乔永亮	西北农林科技大学机电学院	5	168	5.0	5.0
3	赵川源	西北农林科技大学机电学院	2	82	2.0	2.0