基于lctf成像技术的十字花科类农作物特征波段提取及分类研究

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1、分类号密级UDC编号硕士研究生学位论文论文题目：基于LCTF成像技术的十字花科类农作物特征波段提取及分类研究学院物理与电子信息学院专业名称光学工程研究生姓名董明学号13080300008导师姓名杨卫平职称教授2016年5月22日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：

2、2016年5月22日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权云南师范大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。学位论文作者签名：指导教师签名：2016年5月22日2016年5月22日摘要我国是农业大国，农作物的产量和质量受到病虫害和农药残留超标的影响较大，所以如何快速、有效地对农作物进行准确的区分和识别，对我国精细的农业的

3、发展有着指导性的重大意义。十字花科类蔬菜作为我国居民日常生活中较多食用且营养价值丰富的蔬菜，在全国各地有着大面积的种植，因此对农作物信息的识别和获取为预防病虫害和农药残留超标具有重要的意义。基于人眼视觉和传统的红绿蓝三色(RGB)成像技术和光谱仪均无法同时获取被测目标的光谱信息和空间信息，且成像波段多和数据量庞大导致数据处理工作的繁琐和准确率的降低。然而，随着近年来多光谱成像技术的发展，其在精细农业中的应用越来越广泛，其“图谱合一”的特点在数据信息获取和处理方面显得极其重要。因此，本论文研究利用LCTF光谱成像技术对几种十字

4、花科类植物的波段特征提取与分类，为种植十字花科类植物提供理论支持。首先，在本论文中根据光谱成像技术原理，提出一种由CMOS黑白工业相机和液晶可调谐滤光器（LCTF）组成的多光谱成像系统，并介绍了该成像系统的工作原理、标定、多光谱数据采集和数据处理等内容。然后，通过自组搭建的LCTF成像系统在435~720nm波段范围内，以每隔5nm波段对十字花科类5种农作物进行多光谱图像的采集，采用ABS算法、波段指数法等方法对其多光谱灰度图像数据进行特征波段的选取，实验结果表明，通过对植物特征、波段间的相关性和数据量的大小分析，得出其对健

5、康小白菜叶片、健康菜心叶片、健康大白菜叶片、健康甘蓝叶片、健康萝卜叶片的有效特征波段均较为理想，因此，本实验通过不同的特征波段方法对5种十字花科类植物的光谱信息的提取是较为准确的。最后，根据近邻法决策和监督分类法中的欧式距离法和马氏距离法，光谱匹配技术中的光谱角度匹配法和相关系数法，分别对5种农作物的全波段和特征波段进行分类精度的分析。本实验结果表明，4种分类方法对全波段的分类精度均可达到97.5%以上，较好地实现分类；对特征波段，4种分类方法均不能单一的对5种农作物进行较高精度的分类，而通过互相组合的分类方法即可实现对5种

6、农作物样本的理想分类。因此，本实验对于理想分类的农作物样本，建立相应的5类十字花科类农作物特征波段的多光谱数据库。实验结果表明，基于LCTF成像技术通过ABS算法、波段指数法等方法对十字花科类农作物特征波段的正确、快速、有效的识别提供新的方法和理念，提高了多光谱图像数据处理的效率和减少了失误率，对快速有效的识别十字花科类农作物提供较为理想的数据和理论支持。I关键词：LCTF；多光谱成像；特征波段；十字花科类农作物；分类方法IIAbstractChinaisanagriculturalcountry.Thequantityan

7、dqualityofcropswereseriouslyaffectedbyplantdiseasesandpesticideresidues.Therefore,itismeaningfulforChina’sprecisionagriculturetofindanefficientwaytodistinguishtheagricultureaccurately.Asagroupofdailyeatenandnutrient-richvegetables,cruciferousvegetableswerewidelypla

8、ntedalloverChina.Thus,recognizingtheinformationofcropshasgreatsignificancefortakeprecautionsagainstplantdiseasesandpesticideresidues.Boththespect