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利用成像高光谱区分冬小麦白粉病与条锈病（英文）
被引量：
15
1
作者
梁栋
刘娜
+5 位作者
张东彦
赵晋陵
林芬芳
黄林生
张庆
丁玉婉
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017年第1期42-50,共9页
病害胁迫是造成小麦减产及危及世界粮食安全的主要因素之一。如何准确区分相似病害并科学诊断病害严重度,成为国内外研究热点。文中针对中国冬小麦种植区常见的两种真菌疾病——白粉病和条锈病,采用高光谱成像系统获取两种病害侵染的小...
病害胁迫是造成小麦减产及危及世界粮食安全的主要因素之一。如何准确区分相似病害并科学诊断病害严重度,成为国内外研究热点。文中针对中国冬小麦种植区常见的两种真菌疾病——白粉病和条锈病,采用高光谱成像系统获取两种病害侵染的小麦叶片图谱合一数据,通过主成分分析法对影像数据进行降维、密度分割法对病害面积进行分割后,得到识别病斑准确率达到97%;进一步分析侵染白粉病和条锈病的叶片病斑区域的光谱特征差异,选择第二主成分图像筛选两种病害的敏感波段,得到识别白粉病的敏感波段为519、643、696、764、795、813 nm,条锈病的敏感波段为494、630、637、698、755、805 nm。最后对筛选出的敏感波段建立白粉病和条锈病支持向量机(SVM)判别模型并验证,得到两种病害的区分精度为92%。综上,利用高光谱图像协同解析可在叶片尺度实现小麦白粉病和条锈病的有效判别,这为开发病害区分仪器提供了重要的理论基础。
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关键词
高光谱
主成分分析(PCA)
支持向量机(SVM)
密度分割
病害判别
下载PDF
职称材料
基于偏振光谱的叶片尺度下玉米与杂草识别研究（英文）
被引量：
4
2
作者
林芬芳
张东彦
+2 位作者
王秀
吴太夏
陈新福
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期354-363,共10页
自然界中不同种物质拥有不同的偏振特性,这些特征信号能用于检测不同的目标地物。为了探索偏振光谱技术用于精确识别作物和杂草的可行性,此研究利用配置偏振片的成像光谱仪FISS-P在室内采集玉米与5种杂草的偏振光谱影像。通过比较和分析...
自然界中不同种物质拥有不同的偏振特性,这些特征信号能用于检测不同的目标地物。为了探索偏振光谱技术用于精确识别作物和杂草的可行性,此研究利用配置偏振片的成像光谱仪FISS-P在室内采集玉米与5种杂草的偏振光谱影像。通过比较和分析0°、60°、120°和无偏4种状态下玉米与各种杂草的光谱响应规律、光谱特征和决策识别模型精度,结果显示4种偏振状态下玉米和杂草的光谱变化趋势较一致,无偏状态下玉米和杂草的光谱强度最大;不同偏振状态下玉米和杂草的敏感波段既存在共性又表现出一定的差异性;4种偏振状态下玉米杂草识别模型的总体精度和Kappa系数均达到90%以上,其中,0°偏振状态下玉米和杂草识别模型的整体精度最高,接近100%。综上,偏振光谱能够在叶片尺度较好地识别玉米和杂草,这为田间尺度进一步应用提供了扎实的数据积累。
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关键词
FISS
偏振特性
识别模型
玉米
杂草
下载PDF
职称材料
题名
利用成像高光谱区分冬小麦白粉病与条锈病（英文）
被引量：
15
1
作者
梁栋
刘娜
张东彦
赵晋陵
林芬芳
黄林生
张庆
丁玉婉
机构
安徽省
农业
生态
大数据
工程
实验室
安徽大学
国家
农业
信息化
工程
技术研究中心
南京信息
工程
大学
地理与遥感学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017年第1期42-50,共9页
基金
国家自然科学基金(41301471,41301505)
高等学校博士学科点专项科研基金新教师类(20133401120003)
+1 种基金
安徽省自然科学基金(1608085MF139)
安徽省科技重大专项项目(16030701091)
文摘
病害胁迫是造成小麦减产及危及世界粮食安全的主要因素之一。如何准确区分相似病害并科学诊断病害严重度,成为国内外研究热点。文中针对中国冬小麦种植区常见的两种真菌疾病——白粉病和条锈病,采用高光谱成像系统获取两种病害侵染的小麦叶片图谱合一数据,通过主成分分析法对影像数据进行降维、密度分割法对病害面积进行分割后,得到识别病斑准确率达到97%;进一步分析侵染白粉病和条锈病的叶片病斑区域的光谱特征差异,选择第二主成分图像筛选两种病害的敏感波段,得到识别白粉病的敏感波段为519、643、696、764、795、813 nm,条锈病的敏感波段为494、630、637、698、755、805 nm。最后对筛选出的敏感波段建立白粉病和条锈病支持向量机(SVM)判别模型并验证,得到两种病害的区分精度为92%。综上,利用高光谱图像协同解析可在叶片尺度实现小麦白粉病和条锈病的有效判别,这为开发病害区分仪器提供了重要的理论基础。
关键词
高光谱
主成分分析(PCA)
支持向量机(SVM)
密度分割
病害判别
Keywords
hyperspectra
principal component analysis
support vector machine
density slice
disease discrimination
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S127 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于偏振光谱的叶片尺度下玉米与杂草识别研究（英文）
被引量：
4
2
作者
林芬芳
张东彦
王秀
吴太夏
陈新福
机构
南京信息
工程
大学
地理与遥感学院
安徽省
农业
生态
大数据
工程
实验室
安徽大学
北京
农业
信息技术研究中心
中国科学院遥感与数字地球研究所
福建
农业
职业技术学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期354-363,共10页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金新教师类(20123228120004)
公益性行业(农业)科研专项(201303031)
国家自然科学基金(41301505,41301471)
文摘
自然界中不同种物质拥有不同的偏振特性,这些特征信号能用于检测不同的目标地物。为了探索偏振光谱技术用于精确识别作物和杂草的可行性,此研究利用配置偏振片的成像光谱仪FISS-P在室内采集玉米与5种杂草的偏振光谱影像。通过比较和分析0°、60°、120°和无偏4种状态下玉米与各种杂草的光谱响应规律、光谱特征和决策识别模型精度,结果显示4种偏振状态下玉米和杂草的光谱变化趋势较一致,无偏状态下玉米和杂草的光谱强度最大;不同偏振状态下玉米和杂草的敏感波段既存在共性又表现出一定的差异性;4种偏振状态下玉米杂草识别模型的总体精度和Kappa系数均达到90%以上,其中,0°偏振状态下玉米和杂草识别模型的整体精度最高,接近100%。综上,偏振光谱能够在叶片尺度较好地识别玉米和杂草,这为田间尺度进一步应用提供了扎实的数据积累。
关键词
FISS
偏振特性
识别模型
玉米
杂草
Keywords
FISS
polarization characteristics
identification model
corn
weed
分类号
TP97 [自动化与计算机技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用成像高光谱区分冬小麦白粉病与条锈病（英文）
梁栋
刘娜
张东彦
赵晋陵
林芬芳
黄林生
张庆
丁玉婉
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017
15
下载PDF
职称材料
2
基于偏振光谱的叶片尺度下玉米与杂草识别研究（英文）
林芬芳
张东彦
王秀
吴太夏
陈新福
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016
4
下载PDF
职称材料
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