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基于高光谱成像技术的小麦籽粒赤霉病识别
基于高光谱成像技术的小麦籽粒赤霉病识别
作者:
卢伟
徐剑宏
杜莹莹
梁琨
沈明霞
王策
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
小麦
赤霉病
高光谱成像技术
识别模型
图像处理
摘要:
利用高光谱成像技术通过光谱分析和图像处理进行小麦赤霉病的识别.采用标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)方法对光谱进行预处理,分别利用连续投影算法(SPA)和正自适应加权算法(CARS)进行变量筛选提取特征波段,结果表明采用MSC-SPA和SNV-SPA算法时决定系数分别为0.901 9和0.900 6,均方根误差分别为0.223 8和0.223 2,筛选波长个数分别为7个和5个.利用SVM和BP神经网络算法建立的交叉验证模型及验证模型的准确率均达到90%以上.其中,MSC-SPA-SVM和SNV-SPA-SVM方法的建模集准确率分别为97.08%和94.17%;验证集准确率分别为98.33%和97.50%,均优于MSC-SPA-BP和SNV-SPA-BP模型.为了研究染病小麦的高光谱图像信息,利用主成分分析方法,根据权重系数选择最佳特征波长为627.698 nm.利用图像处理方法对特征波长下的特征图像进行预处理、特征提取.分别提取特征波长图像的形态参数待征和纹理特征参数等,根据特征参数相关性分析选择最优的建模特征参数.分别利用10折交叉验证方法建立线性判别分析、支持向量机和BP神经网络识别模型,结果表明3种识别算法识别准确率均在90%以上,具有较好的识别效果.
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内容分析
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文献信息
篇名
基于高光谱成像技术的小麦籽粒赤霉病识别
来源期刊
农业机械学报
学科
农学
关键词
小麦
赤霉病
高光谱成像技术
识别模型
图像处理
年,卷(期)
2016,(2)
所属期刊栏目
农业自动化与环境控制
研究方向
页码范围
309-315
页数
分类号
S123|TP391.4
字数
语种
中文
DOI
10.6041/j.issn.1000-1298.2016.02.041
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
徐剑宏
江苏省农业科学院食品质量安全与检测研究所
18
224
10.0
14.0
2
卢伟
南京农业大学工学院
38
177
8.0
12.0
6
梁琨
南京农业大学工学院
15
130
7.0
11.0
10
杜莹莹
南京农业大学工学院
4
54
3.0
4.0
11
王策
南京农业大学工学院
1
31
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
(210)
共引文献
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参考文献
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节点文献
引证文献
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同被引文献
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引证文献(2)
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引证文献(8)
二级引证文献(3)
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二级引证文献(11)
2019(27)
引证文献(9)
二级引证文献(18)
2020(19)
引证文献(7)
二级引证文献(12)
研究主题发展历程
节点文献
小麦
赤霉病
高光谱成像技术
识别模型
图像处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
主办单位:
中国农业机械学会
中国农业机械化科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1298
CN:
11-1964/S
开本:
大16开
出版地:
北京德外北沙滩1号6信箱
邮发代号:
2-363
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
总被引数(次)
174483
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