基于茎干含水率的紫薇病虫害等级早期诊断方法

• 作者: 赵燕东 赵玥 高超
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 紫薇 茎干含水率 病虫害等级 早期诊断 特征提取 学习模型
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 189-194,250
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4417字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.11.022

摘要

为了对植物病虫害进行早期预警,提出一种基于茎干含水率的植物病虫害等级早期诊断方法.以紫薇为研究对象,监测复苏萌芽期内不同健康等级紫薇的茎干含水率;然后,分别通过关键参数和主成分分析对茎干含水率进行特征提取;最后,结合有监督和无监督学习模型实现对紫薇病虫害等级的早期诊断.基于方差分析,紫薇健康等级对日最小含水率、日最大含水率、日平均含水率、日极差含水率4个关键参数的影响均为极显著.基于主成分分析,茎干含水率时间序列前4个主成分的累计贡献率达到99.7％.在有监督模型中,以主成分特征为输入的BP模型的性能最优,平均识别率达到98％;在无监督模型中,以主成分特征为输入的K均值模型最优,平均识别率达到92％.因此,茎干含水率可以作为诊断植物病虫害等级的早期指标,主成分特征优于关键参数特征,有监督模型优于无监督模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵玥	北京林业大学工学院	13	48	3.0	6.0
3	赵燕东	北京林业大学工学院	90	889	15.0	26.0
5	高超	北京林业大学工学院	11	60	3.0	7.0