基于高光谱图像技术的番茄叶片氮素营养诊断

摘要：

通过提取番茄叶片高光谱图像的灰度、纹理特征将高光谱数据立方体转化成二维特征曲线,再利用特征选择方法CFS对所有波长进行筛选,确定灰度特征的特征波长:549,669,742,830 nm和纹理特征的特征波长:482,684 nm.每个样本共有12个特征变量,对这12个变量进行主成分分析,提取9个主成分因子作为模型的输入向量,采用支持向量机建立番茄氮素营养水平诊断模型,得到4个梯度氮素水平(N1,N2,N3,N4)番茄叶片的正确识别率为96％,88％,92％,92％.研究结果表明高光谱图像技术对番茄氮素营养水平具有较好的诊断作用.

关键词：番茄叶片、高光谱图像、灰度特征、纹理特征、特征选择、支持向量机

所属期刊栏目：35

分类号：S123;TP391.4(农业物理学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61075036;江苏高校优势学科建设工程项目苏政办发[2011]6号

在线出版日期：2016-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：290-294