基于叶片纹理特征的棉花蚜害诊断模型研究

摘要：

[目的]为探究棉花叶片蚜害快速识别的可行性,本研究对健康和受棉蚜为害的棉花叶片的高光谱图像进行识别.[方法]以新陆早45号为研究对象,通过获取健康和受棉蚜为害棉花叶片的高光谱图像,提取不同处理下棉花叶片的感兴趣区域光谱图像信息,并采用3种降维手段获取高光谱特征.利用灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取图像的纹理特征,构建棉蚜为害诊断模型.[结果]采用全纹理特征数据结合随机蛙跳-偏最小二乘线性判别分析模型(RF-PLS-LDA)建模得到的预测集识别率为91.49％;以能量(Energy)作为输入,建立主成分载荷-偏最小二乘线性判别分析模型(PCA-Loading-PLS-LDA),对预测集识别率达到92.55％.[结论]以灰度共生矩阵二阶统计量能量建模可有效地简化模型,减少计算量,提高预测的稳定性.基于纹理特征向量能有效地实现蚜害棉花叶片的识别,为虫情的快速识别提供技术支持.

关键词：棉花、棉蚜、高光谱成像、纹理特征、灰度共生矩阵

所属期刊栏目：32

资助基金：新疆生产建设兵团重大科技项目;中央引导地方科技发展专项资金

在线出版日期：2020-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：133-142