基于支持向量机的水稻叶面积测定

• 作者: 周琼 孙爱珍 孙玉婷 杨文姬 杨红云 王映龙
• 来源期刊: 江苏农业学报
• 学科: 工学
• 关键词: 叶长 叶宽 叶面积 网格搜索算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 耕作栽培?资源环境
• 页码范围: 1027-1035
• 页数: 9页
• 分类号: TP751
• 字数: 6342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4440.2018.05.009

摘要

本研究探讨了水稻叶长、叶宽与叶面积之间的关系.应用改进网格搜索算法参数优化后的支持向量机对计算机图像处理技术测量所得到的样本数据进行训练,以水稻叶片长度(L),叶片最大宽度(W)、叶面积回归拟合值(S)作为输入变量对水稻叶面积进行预测.结果表明,在不同的水稻品种下,相比于其他模型本研究提出的支持向量机Ⅲ模型预测结果的均方根误差和平均相对误差最低,均方根误差分别为1.8821(两优培9),1.3873(金优458)和1.3482(中早35),平均相对误差分别为2.9014％(两优培9),5.2735％(金优458)和4.9293％(中早35).该模型能较真实地反映水稻叶面积的实际大小,满足农业科学研究的需求,为植物叶面积的预测提供了一种新的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王映龙	江西农业大学计算机与信息工程学院	82	408	13.0	17.0
3	杨红云	江西农业大学软件学院	35	172	9.0	11.0
5	杨文姬		15	54	4.0	7.0
6	孙玉婷	江西农业大学计算机与信息工程学院	6	13	3.0	3.0
9	周琼	江西农业大学计算机与信息工程学院	6	17	3.0	4.0
12	孙爱珍	江西省高等学校农业信息技术重点实验室	3	11	2.0	3.0