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马铃薯叶片早疫病的高光谱识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现马铃薯叶片早疫病的快速识别,达到尽早防治的目的,利用高光谱成像系统连续4天采集375~1018nm波段内的健康和染病马铃薯叶片的高光谱数据信息,并用ENVI软件提取感兴趣区域的光谱反射率平均值。分别建立基于全光谱(full spectrum,FS)、连续投影算法(SPA)和载荷系数法(x-LW)提取的特征波长的BP网络和LS-SVM识别模型,其中FS-BP、SPA-BP、x-LW-BP模型中预测集识别率分别为100%、100%、98.33%,LS-SVM模型的预测集识别率均为100%;SPA和x-LW提取的特征波长个数均仅占全波长的1.47%,大大简化了模型,提高了运算速率。实验表明:应用高光谱成像技术可以快速、准确地识别出马铃薯叶片早疫病,且SPA和x-LW可以作为特征波长提取的有效方法,为田间马铃薯早疫病的在线实时检测仪器的开发提供理论依据。 相似文献
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综合运用图像处理和模糊识别技术,以黄瓜病害为研究对象,进行黄瓜霜霉病自动识别的试验研究。在自然光条件下拍摄黄瓜叶片图像作为实验数据,为减少干扰因素对病害特征的不利影响,对原始图像做预处理,并把病斑分离出来;在农业植保专家的指导下,分析了黄瓜霜霉病病害的典型特征,从病斑形状、纹理和颜色三方面提取了16个特征参数;对黄瓜霜霉病叶片图像进行有监督的样本训练,得到黄瓜霜霉病害的标准特征模式,再对待测样本进行模糊聚类测试,平均识别准确率为95.28%。试验结果表明,该方法对于黄瓜霜霉病的识别效果较好。 相似文献
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为了实现稻叶瘟病害的早期、快速检测,对稻叶瘟病害初期水稻叶片的叶绿素荧光光谱变化进行分析,建立光谱诊断模型。将稻梨孢接种于水稻叶片,分别在接种前期(0 h)、潜育期(48 h)和病斑初现期(7 d)3个时段采集水稻叶片的叶绿素荧光光谱。分析3个时段光谱变化特征,并利用Savitzky-Golay平滑(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱进行预处理。利用高斯拟合法(GFF)分别对原始光谱、SG平滑光谱和SG-FDT光谱提取各波段光谱特征向量。将试验样本划分为建模样本和检验样本,以病害初期的3个时段作为稻叶瘟病害的等级指标,分别采用全波段光谱特征向量和组合波段光谱特征向量,对3种预处理光谱利用建模样本建立稻叶瘟病害的支持向量分类(SVC)模型,对比4个经典核函数,并利用检验样本对模型进行检验。结果表明,蓝绿光区域、红光与远红光区域荧光随初期稻叶瘟病害程度的变化而变化,SG-FDT光谱的GFF-SVC(PLOY)模型对3个时段病害的分类准确率最高,且原始光谱、SG光谱、SG-FDT光谱的不同波峰位及其组合对稻叶瘟病害的识别效果不同。 相似文献
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为实现温室环境下近色系果蔬的采摘识别,提出了一种基于统计方差结合人工神经网络的光谱选择方法对黄瓜敏感波段进行分析验证,并将选定的光谱组合作为温室黄瓜识别中光谱图像获取的参考依据。结果表明,利用所摄敏感波段的图像信息可有效地解决黄瓜目标与背景的区分问题。综合比较黄瓜作物(果实、叶、花)在不同光谱域的分光反射特性差异,利用方差分解方法获取果实信息的敏感波段,在敏感区域内进行主成分分析,将前4个主成分作为网络输入、作物器官类别作为输出,建立3层BP—ANN验证模型。将160个样本数据按比例分为建模集和预测集,模型对建模集120个样本的正确判别率为100%,对预测集40个样本的正确判别率为95%。说明敏感波段的选择能较好地反映黄瓜作物不同器官间的特性差异。 相似文献
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基于色度和纹理的黄瓜霜霉病识别与特征提取 总被引：4，自引：0，他引：4
研究了可见光波段的黄瓜霜霉病信息分布和分割方法,有效实现了温室非结构环境下黄瓜病害信息识别。通过研究温室黄瓜图像在RGB、HIS和YCbCr颜色空间的分布特点,建立了光照分析模型,提高了不同光照条件下的病害提取适应性。分析了病害目标与环境背景Cb和Cr均值差,提出了CbCr组合算法,实现了目标的快速有效识别,满足了实时对靶施药的要求。通过随机抽取30幅黄瓜霜霉病图像进行算法验证,结果表明图像的平均识别正确率达90.6%。 相似文献
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基于线性判别法的生菜农药残留定性检测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农副产品农药残留超标现象,提出一种快速高效无损检测菜叶农药残留的方法。以4组生菜叶片为研究对象,分别喷洒丙酮和3种不同浓度的乐果农药(乐果和丙酮的体积比为1∶100、1∶500、1∶1 000),利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像(871.61~1 766.32 nm)。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域(ROI)并提取该区域的平均光谱,对ROI内的图像进行主成分分析(PCA)处理,提取PC1、PC2图像的纹理特征。采用连续投影算法(SPA)和主成分分析方法 (PCA)选取光谱数据的特征波长,分别利用线性判别法K最近邻法(KNN)、马氏距离(MD)和Fisher判别分析(FLDA)方法建立基于全波段、特征波段下光谱特征和光谱与纹理融合特征的农药残留检测模型。结果表明,基于SPA特征光谱和主成分图像纹理特征融合信息的Fisher模型较好,训练集和测试集分类正确率分别为98.9%和100%,利用近红外高光谱图像技术结合信息融合及Fisher算法鉴别农药残留等级是可行的。 相似文献
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为辨别农作物所受重金属胁迫种类,以受重金属铜(Cu)、铅(Pb)胁迫的玉米叶片为研究对象,利用ASD地物光谱仪获得叶片高光谱数据,通过分数阶微分(FD)对原始光谱数据进行处理,采用竞争性自适应重加权采样法(CARS)提取特征波段,最后通过多层感知机(MLP)、K-最近邻(KNN)、支持向量机(SVM) 3种模型对受胁迫的叶片光谱进行辨别,选择最优的MLP构建的FD-CARS-MLP模型,进行玉米生长铜铅污染信息光谱辨别。结果表明,FD-CARS-MLP模型对于受胁迫叶片光谱辨别的能力相较于传统方式有所提高,试验集辨别精度均可达到98%以上,0.1、0.2阶分数阶微分辨别精度可达到99%以上。选取苗期与抽穗期的玉米叶片,对其进行FD-CARS-MLP模型的可行性测试,经验证可得,FD-CARS-MLP模型辨别受重金属胁迫玉米叶片光谱数据的精度更高且更稳定,可为监测谷类作物不同重金属胁迫提供技术与方法。 相似文献
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为进一步提高温室黄瓜霜霉病诊断的准确率,构建了一个基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统。针对温室黄瓜栽培现场采集的病害图像,采用基于条件随机场(Conditional random fields,CRF)的图像分割方法进行病斑图像分割,并采用决策树模型扩展一元势函数,提高病斑图像分割的准确性;将分割后的病斑图像转换到HSV颜色空间并提取其颜色、纹理和形状等25个特征,利用粗糙集方法进行特征选择与优化;构建了基于径向基核函数的SVM分类器,准确地识别与诊断温室黄瓜霜霉病。系统试验验证结果表明,该系统采用的病斑分割方法,能够克服复杂背景和光照条件的影响,准确地提取病斑图像;采用粗糙集方法能够有效地选择分类特征,将25个初始特征减少到12个,提高了运行效率;黄瓜霜霉病识别准确率达到90%,能够满足设施蔬菜叶部病害诊断的需求。 相似文献
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为准确快速定量诊断黄瓜的病害,科学选择病害管控措施,基于Android技术和图像处理方法设计了可用于自然背景的黄瓜叶部病害定量诊断系统,并进行了试验。对黄瓜叶部彩色图像,首先进行图像预处理和背景剪除,再识别病斑区域,最终计算病斑区域占其所在叶片区域的百分比及根据国家相关标准与其对应的病害等级,计算结果以数值形式显示在诊断结果界面,同时用红色标识出病害区域。系统既适用于白色打印纸等简单背景,也适用于较为复杂的自然背景;所识别的病害叶片图像既可以从摄像头实时获取,也可以从手机存储载入。以50幅黄瓜霜霉病病害叶片为对象对系统进行测试,试验结果表明,系统可以较准确地对黄瓜霜霉病病斑区域进行识别(病斑区域识别综合误分率为6.56%),并按照国家标准给出病害等级(综合错误分级率为3%);简单人工背景下系统识别时间为1 s,自然背景下系统识别时间约为11 s。 相似文献
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针对自然环境复杂背景下葡萄霜霉病检测分级困难的问题,提出了一种基于语义分割结合K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法,实现对葡萄霜霉病快速分级。构建了葡萄霜霉病数据集,采用HRNet v2+OCR网络建立葡萄叶片语义分割模型,提取复杂环境下葡萄叶片;采用K-means聚类算法将葡萄叶片分解为若干子区域图像,并标记少量数据集进行随机森林算法学习,实现葡萄叶片病斑分割与提取;同时在叶片提取和病斑提取过程中,设计一种像素尺寸变换方法,解决图像分辨率引起的精度低问题。基于HRNet v2+OCR网络的葡萄叶片分割模型的准确率为98.45%,平均交并比为97.23%;融合K-means聚类和随机森林(RF)算法的葡萄叶片正面、反面和正反面霜霉病病害分级准确率分别为52.59%、73.08%和63.32%,病害等级误差小于等于2级时的病害分级准确率分别为88.67%、96.97%和92.98%。研究结果表明,基于K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法能够准确地分割自然环境复杂背景下的葡萄叶片和葡萄霜霉病病斑,并实现葡萄霜霉病分级,为葡萄霜霉病精准防治提供了方法和... 相似文献
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遗传神经网络在温室黄瓜霜霉病预测中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
在神经网络结构的优化、连续权重的训练中采用遗传算法的方法对日光温室黄瓜霜霉病进行预测，并对其发生程度进行了拟合，计算值与实际值接近，表明该模型具有良好的预测效果。 相似文献
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研究了不同浓度沼液喷施对葡萄叶蝉及葡萄霜霉病的防治效果。田间和温室试验各设6个处理,从葡萄展叶期开始定期喷施不同浓度沼液,开展霜霉病病原菌接种试验和叶蝉危害观察试验。结果表明,不同浓度的沼液喷施对葡萄叶蝉危害防治具有一定的效果,与未喷施沼液的T0相比,露地栽培叶蝉危害显著降低,且随着喷施沼液浓度的提高而逐步下降,喷施沼液原液叶蝉危害率为17.40%,防治效果达49.12%;不同浓度的沼液喷施葡萄叶片对不同栽培环境下（露地和温室）葡萄霜霉病均具有防治效果,且喷施80%浓度沼液效果最显著,防治效果分别达58.54%和50.56%。研究结果揭示了沼液在葡萄病虫害防治中的作用,沼液可在葡萄栽培中得到综合利用。 相似文献
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特征提取和相似性度量是基于图像处理的农作物病虫害识别方法中的两大关键问题。以感染小麦白粉病的叶片为研究对象,提出了一种基于椭圆型度量学习的小麦叶部病害严重度识别算法。该算法首先给出了一种滑窗最大值（Moving window maximum, MWM）特征提取方法,对分割后的病斑图像采用滑窗法提取HSV颜色特征和LBP纹理特征,在同一水平条滑窗上取每一维特征的最大值作为这一水平条的特征,这种MWM特征表示方法能有效减弱小麦叶片弯曲、倾斜、拍摄角度不同等对识别率的影响;然后,引入对样本数据具有更好区分性的椭圆型度量,根据样本的类内与类间高斯分布的对数似然比定义椭圆型度量矩阵,为了保持最大化的分类信息,将特征子空间学习和椭圆型度量学习同时进行;最后,利用得到的椭圆型度量计算特征向量之间的距离实现不同严重度病害的识别。对比实验结果表明,本文算法使得小麦白粉病严重度的识别正确率达到了100%,优于SVM方法的88.33%、BP神经网络方法的90%。 相似文献
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为明确臭氧水及气体在设施蔬菜病虫害防治中的应用效果,在设施条件下研究了臭氧水处理不同作物种子、臭氧水浇灌防治土传病害、臭氧气体对设施蔬菜主要病虫害的防治以及对蔬菜作物的伤害试验。结果表明,用臭氧功能水处理种子,在适宜浓度下能够促进作物种子的代谢和萌发;对发病初期的黄瓜根腐病、番茄青枯病、辣椒疫病等土传病害有一定的抑制作用。使用臭氧发生设备在温室内释放臭氧气体,对黄瓜霜霉病、白粉病、角斑病及灰霉病等气传病害有一定的防治效果;在室内可控条件下,释放臭氧30s,连续释放10次,每次间隔时间10min时,对烟粉虱、南美斑潜蝇的杀灭效果可达100%。总结出温室内臭氧释放的最佳浓度为0.8～1.0mg/m3,既能有效防治温室蔬菜病虫害,又不会对蔬菜作物生长发育产生伤害。 相似文献
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基于动态集成的黄瓜叶部病害识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
对作物病害类型的准确识别是病害防治的前提。为提高病害识别的准确度,以黄瓜叶部病害识别为例,提出一种基于动态集成的作物叶部病害种类的识别方法。首先利用图像分块策略提取病害图像的75维颜色统计特征,然后采用不一致度量方法对构建的10个BP神经网络单分类器进行差异性度量,并按照差异性大小进行排序,最后根据分类器的可信度,动态选择差异性大的分类器子集对病害图像进行集成识别。在由512幅白粉病、霜霉病、灰霉病和正常叶片4类黄瓜叶片组织图像构成的测试集上,所提方法的识别错误率为3.32%,分别比BP神经网络、SVM、Bagging、Ada Boost算法降低了1.37个百分点、1.56个百分点、1.76个百分点、0.78个百分点。试验结果表明:所提方法能够实现黄瓜叶部病害种类的准确识别,可为其它作物病害的识别提供借鉴。 相似文献
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基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对小麦条锈病、白粉病这2种病斑颜色特征相近、形状特征不明显,但在方向分布的一致性上却存在较大差别这一特点,提出了一种方向一致性描述方法。通过不同的方向核与图像卷积得到多个方向图和边缘,对每个方向图依据边缘图进行统计得到图像的方向分布直方图;并计算方向分布直方图的标准差,作为图像方向分布的一致性特征。该方法能够较好地抑制噪声影响,得到的结果符合图像的实际分布情况。利用该方法对小麦病斑进行特征提取,并应用于小麦条锈病与白粉病的病斑识别实验中。实验结果表明,所提出的方向一致性特征使条锈病与白粉病的区别度较大,准确识别率达到99%。 相似文献
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针对复杂环境下番茄叶部图像因其背景复杂导致病害识别较为困难,以温室大棚内采集的番茄叶部图像作为研究对象,对番茄白粉病、早疫病和斑潜蝇三种常见病虫害,提出一种结合颜色纹理特征的基于支持向量机(SVM)的CCL-SVM的复杂环境番茄叶部图像病害识别方法。CCL-SVM方法为实现小样本及复杂背景环境下的快速识别,首先采用滑动窗口将原始番茄叶部病害图像切割成小区域图像,选取不包含背景的小区域图像样本作为试验样本,从而实现样本数量和样本多样性的增加,并降低样本复杂背景的影响。通过对样本数据抽取颜色纹理特征(CCL),采用SVM模型对番茄早疫病、白粉病、斑潜蝇和健康叶片分类识别。试验结果表明,提出的CCL-SVM方法比Gray-SVM对番茄叶片病害种类的识别性能得到大幅提升,识别率从60.63%提升到97.5%;CCL-SVM方法识别精度高于对比的深度学习网络VGG16和Alexnet方法,且每个小区域图像的平均测试时间远低于深度学习网络。本文设计的CCL-SVM方法具有减小复杂背景影响,计算量小及系统要求低的优点,为复杂环境下番茄病害快速识别提供一种新的思路。 相似文献