基于高光谱病害特征提取的温室黄瓜霜霉病早期检测

发布时间：2021-03-26 01:41

　　针对温室黄瓜早期霜霉病高光谱图像田间采集环境光照的影响及有效病害特征难以提取的问题,提出融合病害差异信息改进的竞争性自适应重加权算法（Competitive adaptive reweighted sampling,CARS）和连续投影算法（Successive projections algorithm,SPA）相结合的特征波段提取方法,并建立了黄瓜霜霉病早期检测模型。首先,采集黄瓜健康叶片和染病12 d内每天的高光谱图像,按病程分为7类;提取感兴趣区域,并计算平均光谱作为光谱数据;采用包络线消除法确定霜霉病害差异波段基于病害差异波段采用CARS对7个不同阶段的光谱数据分别提取特征波段再利用SPA进行二次降维寻优;最后将各特征波段组合,得到47个特征波段数据,据此建立最小二乘-支持向量机（Least square support vector machines,LSSVM）模型用于病害检测。在94个叶片样本组成的测试集上进行了病害检测实验结果表明融合病害差异信息的Dis-CARS-SPA-LSSVM对染病2 d到发病12 d均能取得100%的检测识别率;对染病1d的测试集检测识别率达... 

【文章来源】：农业机械学报. 2020,51(11)北大核心EICSCD

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本文编号：3100702