基于复杂性测度的柑橘病虫害识别

• 作者: 曹乐平 温芝元
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器识别 柑橘病虫害 复杂性测度 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 植物保护·农药
• 页码范围: 187-193
• 分类号: O173.2|TP391
• 语种: 中文

摘要

为进行柑橘病虫害的机器识别,提出了柑橘病虫害为害状特征的复杂性测度表达与病虫害识别方法.首先,对柑橘病虫害为害状主要色调区间[0,120°]进行长度为1°的等分割,形成120个色调子区间;其次,统计各色调子区间像素分布密度,以此作为柑橘病虫害为害状复杂性测度的结构性序列;再次,依据此结构性序列计算病虫害为害状统计复杂性测度,并将其作为病虫害特征值;最后,将Shannon信息熵和统计复杂性测度作为输入变量建立3层前馈神经网络柑橘病虫害识别模型来识别柑橘病虫害.柑橘蓟马、褐圆蚧、柑橘树脂病、糠片蚧各30个测试标本最低正确识别率、最高正确识别率、平均正确识别率分别为93.3％、96.7％、95％.试验结果表明,柑橘病虫害为害状的复杂性测度较充分地表达了柑橘病虫害的典型特征,能用此方法进行柑橘病虫害识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹乐平	湖南生物机电职业技术学院科研处	42	329	10.0	15.0
2	温芝元	湖南农业大学理学院	21	167	8.0	12.0