基于光谱成像技术的农作物特征波段提取与分类研究
发布时间：2021-07-30 18:43
农作物生长状态和病虫害监测是农业生产发展中尤为重要的一个环节，其对农作物产量和品质影响较大。基于传统人眼视觉和RGB数字彩色设备监测农作物的方法往往效率低、误判率大。然而，光谱成像技术以其图谱合一的特点，解决了传统科学领域“图谱不能合一”和“同色异谱”等问题。鉴于此，本论文研究基于光谱成像技术的农作物特征波段提取与分类。首先，根据光谱成像技术原理，通过分析核心成像器件CMOS黑白工业相机与液晶可调谐滤光器（LCTF）两种组合方式的各自优缺点，以及考虑成像系统的便携性、稳定性和充分应用LCTF的有效孔径，实验选取LCTF位于镜头与CMOS相机之间的组合方式，搭建了基于农作物的多光谱成像系统，并介绍了该成像系统的工作原理、系统定标、多光谱图像采集、数据处理和表达等内容。然后，在400-720nm波段范围，实验通过搭建的多光谱成像系统分别获取了4类农作物样本每隔5nm的多光谱图像，并得出4类样本的光谱特征曲线。考虑到实验所得多光谱数据冗余度大、波段间相关性强、占用存储空间大、数据处理算法难度提升等特点，因此有必要从大量成像光谱数据中选取有效的农作物特征波段。结合特征波段的选取准则，根据波段指...
【文章来源】：云南师范大学云南省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
几类农作物的生长状况
据库的建立提供了基础和支撑，对遥感快速识别农作1.2 国内外研究历史及现状成像技术的发展过程技术主要经历了以下几个发展阶段[23]：谱重建概念（1974—1984 年）：为了测量打印过程中道的多光谱图像采集装置。而在 1984 年，名为 “度计用于快速获取目标颜色信息，实现了产品的商展阶段（1987—1994 年）：1990 年，德国亚琛搭建的多光谱成像系统，其核心成像器件为黑白 CCD，冷装备以使系统能够稳定地工作，装置如图 1.2 所示力于研究多光谱成像方面的成像系统，主要以美国孟[24-25]。
其值范围位于 160 万到 600 万之间。2000 年前后，德国亚琛工业大学研制了基于窄带滤光片的 6 通道光谱图像显示装置，其色域范围明显优于传统三原色装置；Tokyo Institute of Technolog在 2002 年相继研制了双 LCD 背投的 6 原色显示系统[26]， 如图 1.3 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多光谱成像选取四季豆叶片的特征波段[J]. 曹鹏飞,李宏宁,罗艳琳,林立波,许海滨,冯洁. 激光与光电子学进展. 2014(01)
[2]基于多光谱成像技术选取稻飞虱为害后水稻叶片的特征波段(英文)[J]. 曹鹏飞,李宏宁,杨卫平,林立波,冯洁. Agricultural Science & Technology. 2013(11)
[3]基于LCTF成像选取萝卜叶片的特征波段[J]. 曹鹏飞,李宏宁,温元斌,罗艳琳,秦锋,许海滨,刘屹超,冯洁. 光学技术. 2013(04)
[4]基于LCTF的大幅面高分辨率多光谱仪光学系统设计[J]. 李珂,张康伟,罗淼. 红外与激光工程. 2013(03)
[5]光谱成像技术在物证鉴定领域的应用[J]. 许小京,黄威. 红外与激光工程. 2012(12)
[6]基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状[J]. 罗红霞,阚应波,王玲玲,方纪华,戴声佩. 广东农业科学. 2012(18)
[7]光谱和成像融合技术检测猪肉中挥发性盐基氮[J]. 赵杰文,张燕华,陈全胜,黄林,许慧. 激光与光电子学进展. 2012(06)
[8]用于液晶可调谐滤光片型多光谱成像仪的中继成像系统设计[J]. 付强,黄旻,景娟娟,相里斌. 光学学报. 2011(10)
[9]反射镜拼接相机渐晕消除方法[J]. 张宇,韩双丽,张柯,武奕楠,金龙旭,于浩. 光机电信息. 2011(06)
[10]成像光谱技术在农作物信息诊断中的研究进展[J]. 王坤,朱大洲,张东彦,马智宏,黄文江,杨贵军,王成. 光谱学与光谱分析. 2011(03)
博士论文
[1]基于机器学习的高维多光谱数据分类[D]. 夏建涛.西北工业大学 2002
硕士论文
[1]基于多光谱图像的古画颜色修复方法研究[D]. 张胜平.天津大学 2010
[2]高光谱图像异常小目标检测算法研究[D]. 李伟.哈尔滨工程大学 2009
本文编号：3311923
【文章来源】：云南师范大学云南省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
几类农作物的生长状况
据库的建立提供了基础和支撑，对遥感快速识别农作1.2 国内外研究历史及现状成像技术的发展过程技术主要经历了以下几个发展阶段[23]：谱重建概念（1974—1984 年）：为了测量打印过程中道的多光谱图像采集装置。而在 1984 年，名为 “度计用于快速获取目标颜色信息，实现了产品的商展阶段（1987—1994 年）：1990 年，德国亚琛搭建的多光谱成像系统，其核心成像器件为黑白 CCD，冷装备以使系统能够稳定地工作，装置如图 1.2 所示力于研究多光谱成像方面的成像系统，主要以美国孟[24-25]。
其值范围位于 160 万到 600 万之间。2000 年前后，德国亚琛工业大学研制了基于窄带滤光片的 6 通道光谱图像显示装置，其色域范围明显优于传统三原色装置；Tokyo Institute of Technolog在 2002 年相继研制了双 LCD 背投的 6 原色显示系统[26]， 如图 1.3 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多光谱成像选取四季豆叶片的特征波段[J]. 曹鹏飞,李宏宁,罗艳琳,林立波,许海滨,冯洁. 激光与光电子学进展. 2014(01)
[2]基于多光谱成像技术选取稻飞虱为害后水稻叶片的特征波段(英文)[J]. 曹鹏飞,李宏宁,杨卫平,林立波,冯洁. Agricultural Science & Technology. 2013(11)
[3]基于LCTF成像选取萝卜叶片的特征波段[J]. 曹鹏飞,李宏宁,温元斌,罗艳琳,秦锋,许海滨,刘屹超,冯洁. 光学技术. 2013(04)
[4]基于LCTF的大幅面高分辨率多光谱仪光学系统设计[J]. 李珂,张康伟,罗淼. 红外与激光工程. 2013(03)
[5]光谱成像技术在物证鉴定领域的应用[J]. 许小京,黄威. 红外与激光工程. 2012(12)
[6]基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状[J]. 罗红霞,阚应波,王玲玲,方纪华,戴声佩. 广东农业科学. 2012(18)
[7]光谱和成像融合技术检测猪肉中挥发性盐基氮[J]. 赵杰文,张燕华,陈全胜,黄林,许慧. 激光与光电子学进展. 2012(06)
[8]用于液晶可调谐滤光片型多光谱成像仪的中继成像系统设计[J]. 付强,黄旻,景娟娟,相里斌. 光学学报. 2011(10)
[9]反射镜拼接相机渐晕消除方法[J]. 张宇,韩双丽,张柯,武奕楠,金龙旭,于浩. 光机电信息. 2011(06)
[10]成像光谱技术在农作物信息诊断中的研究进展[J]. 王坤,朱大洲,张东彦,马智宏,黄文江,杨贵军,王成. 光谱学与光谱分析. 2011(03)
博士论文
[1]基于机器学习的高维多光谱数据分类[D]. 夏建涛.西北工业大学 2002
硕士论文
[1]基于多光谱图像的古画颜色修复方法研究[D]. 张胜平.天津大学 2010
[2]高光谱图像异常小目标检测算法研究[D]. 李伟.哈尔滨工程大学 2009
本文编号：3311923
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