基于多光谱成像技术的大麦赤霉病识别

《基于多光谱成像技术的大麦赤霉病识别》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第25卷增刊2农业工程学报Vol.25Supp.22042009年10月TransactionsoftheCSAEOct.2009基于多光谱成像技术的大麦赤霉病识别112111※孙光明，杨凯盛，张传清，吴迪，何勇，冯雷（1．浙江大学生物系统工程与食品科学学院，杭州310029；2．浙江林学院农业与食品科学学院，杭州311300）摘要：该文提出了一种根据大麦多光谱图像实时识别大麦赤霉病害的方法。首先利用阈值分割以及形态学的处理算法去除大麦穗图像背景和麦芒干扰信息；其次从预处理后的多光谱图像中提取图像的颜色统计特征；最后将这些颜色统

2、计特征数据经过预处理后应用偏最小二乘法（principalcomponentanalysis,PLS）进行模式特征分析，经过交互验证法判别选取最佳的主成分数，输入到最小二乘-支持向量机模型(leastsquare-supportvectormachine,LS-SVM)，建立病害识别模型。经过比较发现多元散射校正处理后，最佳主成分为1的最小二乘支持向量机模型对病害的识别准确率最高，达到93.9%。表明利用多光谱成像信息可对大麦赤霉病进行准确识别，为植物病害监测与防治提供了一条新方法。关键词：光谱分析，偏最小二乘法，识别，大麦，大

3、麦赤霉病，植物保护，最小二乘支持向量机doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2009.z2.039中图分类号：S435.123，TP79文献标识码：A文章编号：1002-6819(2009)-Supp.2-0204-04孙光明，杨凯盛，张传清，等.基于多光谱成像技术的大麦赤霉病识别[J].农业工程学报，2009，25(增刊2)：204－207.SunGuangming,YangKaisheng,ZhangChuanqing,etal.Identificationofbarleyscabbasedonmulti

4、-spectralimagingtechnology[J].TransactionsoftheCSAE,2009,25(Supp.2)：204－207.(inChinesewithEnglishabstract)[9]侵害程度进行检测。Cheng-JinDu等应用计算机视觉和0引言[10]支持向量机对皮萨饼进行了分类。在国内，陈佳娟利大麦赤霉病，俗称“烂麦头”，是大麦的主要病害之用遗传神经网络作为图像像素的分类器对图像进行分一，主要危害穗部、秆部等，严重影响大麦的产量和品[11]割。田有文等以RGB颜色空间图像为特征空间，利用

5、[1]质。而在目前农药防治中，大麦赤霉病的识别是靠肉眼统计模式识别的Fisher线性判别函数进行作物病害彩色进行区分，需要花费大量时间和精力，效率不高，并且[12]图像分割。冯雷使用多光谱成像技术对油菜氮含量实受主观影响，在现代农业生产中，对赤霉病预测预报和[13]时监测进行研究，吴迪等（2008）应用地面多光谱成识别等工作要求越来越高，这就要求有一种快速准确的像技术对茄子灰霉病进行了识别检测研究。计算机识别方法。本研究对以麦类赤霉病为主要病害的大麦穗作为实多光谱成像技术是将摄入光源经过过滤，同时采集验对象。利用MS3100多光

6、谱相机获取大麦穗的多光谱可见光谱和红外光谱等波段的数字图像，并进行分析处图像，对图像经过去除背景、麦芒后预处理后获得目标理的技术。它是光谱分析技术(特征敏感波段提取)和计算图像。分别在同一对象的RGB颜色空间、HSI颜色空间机图像处理技术有机结合，同时可以弥补光谱仪抗干扰中计算各图像分量的灰度平均值和方差共计12个颜色特能力较弱和RGB图像波段感受范围窄的缺点。多光谱成征，然后对获得的颜色特征进行预处理，偏最小二乘法像技术在农业上的应用，尤其在地面近距离对植物信息（PLS）提取最佳主成分后，将最佳主成分作为最小二乘[2]采集研究

7、的越来越多，在国外，Granitto等分别研究了利—支持向量机（LS-SVM）的输入，病害识别结果作为最[3]用计算机视觉技术进行杂草种子的识别。Paclík等采用小二乘-支持向量机的因变量，建立LS-SVM识别模型。组合分类器的方法对洗衣粉粉末多光谱图像进行分割。经过比较发现MSC（MediterraneanShippingCompany）[4]Adams等利用多光谱图像检测大豆的微量元素含量。处理后，最佳主成分为1的最小二乘支持向量机模型的[5][6]Noh等研究了多光谱图像检测玉米冠层氮肥。Aleixos判别准确率最高，为

8、93.9%。说明这是一种对病害进行准等利用RGB和750nm的光谱图像进行柑橘的探伤和分确、非破坏性诊断的新方法。[7]级。Leckie利用松树冠层光谱图像,分析蚜虫对松树的[8]1材料和方法侵害程度。Senajr利用多光谱图像对玉米粟蚕蛾幼虫的1.1样本制备收