小麦赤霉病高光谱特征提取方法研究

发布时间：2024-02-22 12:19

　　小麦赤霉病是小麦的重要病害,气候湿润多雨的小麦产区受害严重。该病害如果发现不及时,极易发生大面积流行,造成小麦减产,甚至绝收,因此对小麦赤霉病早期防治变得十分重要。目前小麦赤霉病的诊断通常采用人工识别方法,光谱分析技术具有快速、无损、高效等特点,是一种可以在大范围快速有效地实现作物病害诊断的技术手段。然而,小麦赤霉病早期发病不明显,光谱特征复杂,迄今尚不能对小麦赤霉病进行早期诊断和识别。本研究针对小麦赤霉病早期诊断和识别问题,以正常小麦和不同时期的发病小麦作为研究对象,使用室内400～1000nm可见近红外(VNIR)成像高光谱对小麦赤霉病进行高光谱时序特征分析,通过选择不同的光谱特征提取方法,重点解决不同时期小麦赤霉病光谱特征的提取问题和小麦赤霉病时序特征分析及病症判定问题,为早期赤霉病的诊断和识别奠定基础。论文主要研究内容及结论如下:(1)提出了基于机器学习的小麦赤霉病时序特征提取方法。为降低无关变量影响以提高模型分类精度,分别采用连续投影算法、载荷系数法及随机森林算法对不同时期的小麦赤霉病光谱特征进行选择,并通过提取出的特征波长建立了小麦赤霉病光谱特征分类模型。结果表明,基于随机...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1研究方法流程图

图1显示了研究所采用方法的示意流程图。研究过程包括病害高光谱遥感数据获取、病穗光谱提取和小麦赤霉病严重度计算、光谱数据预处理、基于堆栈稀疏自编码器深度学习算法的病害光谱特征提取、赤霉病检测模型构建、基于不同方法的赤霉病检测模型比较。1.3数据采集与处理

图２－１高光谱图像采集系统（俯视图）??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ?ｉｍａｇｅ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ?（ｔｏｐ?ｖｉｅｗ）??

２材料与数据获取??２．１小麦光谱数据采集与整理??本研究主要针对如何获取时序小麦高光谱图像设计出一套完整的采集方案，此次??采集试验在野外环境下进行。采集的过程中会严格控制光照强度、环境的温度、湿度??及其它影响因素。本节主要介绍小麦光谱图像的采集获取过程及高光谱成像系统的组?....

图２－２高光谱图像采集系统（侧视图）??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ?ｉｍａｇｅ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ?（ｓｉｄｅ?ｖｉｅｗ）??（２）高光谱成像系统??

其次将高光谱成像仪器摆放至样本正前方０．５ｍ处，高光谱云台调整至与水平面??成３０°夹角，高光谱三角架调整至光谱拍摄高度为１．５ｍ，如图２－２所示。??

图２－４高光谱成像实验平台??Ｆｉｇｕｒｅ?２－４?Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ?ｐｌａｔｆｏｒｍ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ?ｉｍａｇｉｎｇ??ｉｉ参数设置??

（Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｌｒｌ??Ｉｍａｇｉｎｇ?）??ＣＭＯＳ相机??扫描工作台（云台：?（ＣＭＯＳｏｕｎｅｎｉ）??（Ｓｃａｎｎｉｎｇ?ｗｏｒｋｂｅｎ?：?Ｉ?）广—ｓ．??离光谱数据输出工作站｜?ＩＴ］??（Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ?ｄａｔａ?Ｉ?」??ｏｕｔｐｕｔ?ｒ?ｉ?....

本文编号：3906746