科研产出
基于高光谱成像技术的不同类型小麦穗发芽籽粒识别
《四川农业大学学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：[目的]为探索利用高光谱成像技术识别不同类型小麦籽粒穗发芽的方法.[方法]利用涵盖不同倍性、籽粒颜色的3个品种的小麦种子为材料,通过设置穗发芽对比实验,利用PCA、ICA、HSV 3种变换方法分析不同类型小麦正常和穗发芽籽粒光谱、图像的差异,提取图像和光谱特征参数,并运用最小距离法、最大似然法和支持向量机3种不同识别算法进行小麦籽粒发芽识别.[结果]穗发芽与否会在其光谱特性上有所反映,发芽籽粒的光谱反射率在品种间差异较小,发芽与未发芽籽粒的光谱反射率存在较大差异,大于未发生穗发芽品种之间的差异,特别是在光谱波段470~620 nm之间.通过光谱差异分析并结合支持向量机算法进行识别得到的结果精度更高,识别精度达到96%.[结论]研究结果可为种子质量监控、自动筛选识别等提供技术支持.
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基于Worldview-2影像的玉米倒伏面积估算
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为应用高分辨率遥感影像准确调查玉米倒伏面积,该文使用2012年9月14日获取的Worldview-2多光谱影像研究灌浆期倒伏玉米的光谱、纹理特征及其最优的面积估算方法。通过对影像进行大气校正后得到正常玉米和倒伏玉米的反射率,结果显示玉米倒伏后8个波段的反射率均升高,其中红边、近红外1和近红外2等3个波段的上升数值超过0.1。通过对反射率数据进行滤波得到正常、倒伏玉米的均值纹理特征,统计结果显示各波段纹理特征有差异,其中绿色、红边、近红外1及近红外2等4波段的均值纹理特征数值差距更明显。比较使用不同波段数量、特征及分类方法的倒伏面积估算值,结果表明基于最大似然分类法使用红边、近红外1和近红外2等3波段光谱反射率的倒伏面积估算方法最优,其最小误差为2.2%,最大误差为8.9%,平均误差为4.7%。该研究结果为应用高分辨率多光谱遥感数据调查玉米倒伏面积提供了相关依据。
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