基于高光谱图像技术的番茄叶片氮素营养诊断

• 作者: 周莹 张晓东 朱文静 毛罕平
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 番茄叶片 高光谱图像 灰度特征 纹理特征 特征选择 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 290-294
• 页数: 5页
• 分类号: S123|TP391.4
• 字数: 4537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2014.03.008

摘要

通过提取番茄叶片高光谱图像的灰度、纹理特征将高光谱数据立方体转化成二维特征曲线,再利用特征选择方法CFS对所有波长进行筛选,确定灰度特征的特征波长:549,669,742,830 nm和纹理特征的特征波长:482,684 nm.每个样本共有12个特征变量,对这12个变量进行主成分分析,提取9个主成分因子作为模型的输入向量,采用支持向量机建立番茄氮素营养水平诊断模型,得到4个梯度氮素水平(N1,N2,N3,N4)番茄叶片的正确识别率为96％,88％,92％,92％.研究结果表明高光谱图像技术对番茄氮素营养水平具有较好的诊断作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周莹		5	42	4.0	5.0