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1.
基于叶片图像的植物分类与识别方法研究在保护植物物种和生态环境等方面发挥着重要的作用。由于叶片图像的复杂多样性以及同类叶片图像之间的差异性较大等特点,使得很多基于叶片颜色、形状和纹理的特征提取和识别方法不能满足植物自动识别系统的需要。在分类概率和局部保持映射(locality preserving projections,LPP)的基础上,提出了一种概率局部判别映射(probability locality preserving discriminant projections,PLPDP)方法,并应用于植物分类。首先计算每个样本的分类概率,由样本的局部信息、分类概率和类别信息定义权重矩阵,然后构建目标函数。通过最小化目标函数寻求最佳投影矩阵,使得原始高维样本经投影后,在低维特征空间保持了样本的局部信息、分布信息和类别信息。与判别LPP和监督LPP相比,PLPDP充分利用了样本的局部信息、分类概率和类别信息,算法的分类能力得到了较大提高。在公开的植物叶片图像数据库上对20类植物叶片图像进行了分类试验,识别率高达90%以上。试验结果表明,该方法是有效可行的。 相似文献
2.
正交全局-局部判别映射应用于植物叶片分类 总被引：2，自引：2，他引：0
提出了一种正交全局-局部判别映射的维数约简方法,并应用于植物叶片分类中。对于给定点的邻域点集,首先建立能够描述数据点之间关系的权重矩阵;然后,充分利用数据的类别信息和局部信息来构建类间散度矩阵和局部结构矩阵,使得映射后类内数据点之间的距离减小,而类间数据点之间的距离增大,这一性质有利于数据分类;最后,构造正交优化目标函数,通过Lagrange数乘法求解该目标函数。植物叶片图像分类的试验结果表明,该方法是有效、可行的。 相似文献
3.
基于局部判别映射算法的玉米病害识别方法 总被引：7，自引：4，他引：3
如何快速准确检测到作物病害信息是作物病害防治中的一个首要问题,根据作物叶片症状识别作物病害是作物病害检测的一个基本方法。由于病害叶片颜色、形状和纹理之间的差异很大,使得很多经典的模式识别方法不能有效地应用于作物病害识别中,为此提出了一种基于局部判别映射(local discriminant projects,LDP)的作物病害识别方法。首先,利用区域增长分割算法分割病害叶片中的病斑图像;然后,将病斑图像重组为一维向量,再由LDP对一维向量进行维数约简;最后,利用最近邻分类器识别作物病害类别。利用LDP算法将高维空间的一维向量样本点映射到低维子空间时,能够使得类内样本点更加紧凑,而类间样本点更加分离,从而得到最佳的低维分类特征。利用该方法在5种常见玉米病害叶片图像数据库上进行了病害识别试验,识别精度高达94.4%。与其他作物病害识别方法(如基于神经网络、主分量分析+概率神经网络和贝叶斯方法)和监督子空间学习算法(如算法局部判别嵌入和判别邻域嵌入)进行了比较。试验结果表明,该方法对作物病害叶片图像识别是有效可行的,为实现基于叶片图像处理技术的作物病害的田间实时在线检测奠定了基础。 相似文献
4.
由于现有的用于农业作物生长监测数据的特征优化方法—局部保持投影(locality preserving projection,LPP)只保留局部信息,同时存在未考虑样本类别信息导致特征提取时误分类,准确率与数据优化效率并不理想。针对上述问题,提出了改进型LPP方法,并将其用于作物生长特征的优化。首先将样本利用二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)进行初步降维,保留原样本数据中的整体空间信息;然后提出优化的2类子图—聚集子图和分离子图,用来描述不同类别数据之间的关联信息;然后提出优化的2类子图对不同类别数据间的远近关系进行描述;最后采用改进型LPP算法,将数据进一步投影到低维空间,提取样本的局部信息,完成样本特征优化。试验分析表明,改进型LPP具有很好的适应性,最高支持向量机(support vector machine,SVM)分类准确率能够达到96%以上,使精度达到最高的最优维数比主成分分析(principal component analysis,PCA)和二维主成分分析2种算法降低了25%以上,同时算法运行效率比PCA与2DPCA算法提升32.4%与8.3%,整体性能比基本LPP算法更为优越,能够适应农作物多维数据的优化处理。研究结果为现代精准农业信息监测过程中的数据处理与分析提供了参考。 相似文献
5.
基于高光谱图像和光谱信息融合的马铃薯多指标检测方法 总被引：1，自引：7，他引：1
针对随机放置的马铃薯缺陷多项指标难以同时检测的问题,提出了一种基于高光谱信息融合的流形学习降维算法与极限学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的方法,该方法可同时识别马铃薯的多项缺陷指标。分别采集发芽、绿皮、黑心和合格马铃薯的反射高光谱数据(390~1 040 nm),在光谱维,提取马铃薯样本感兴趣区域(region of interest,ROI)的平均光谱,分别采用扩散映射(diffusion maps,DM)、局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)和海森局部线性嵌入(hessian locally linear embedding,HLLE)3种流形学习降维算法对光谱数据进行降维;在图像维,对马铃薯伪彩色图像进行形态学处理,获取基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)的图像纹理信息,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)优选图像纹理特征;融合光谱维信息和图像维信息,分别建立基于极限学习机(ELM)与支持向量机(support vector machine,SVM)的马铃薯多分类识别模型。结果表明,扩散映射结合极限学习机(DM-ELM)模型的预测结果较优,该模型对发芽、绿皮、黑心和合格马铃薯样本的单一识别率分别为97.30%、93.55%、94.44%和100%,混合识别率达到96.58%,时间为0.11 s,可知高光谱信息融合技术结合流形学习降维算法可同时识别随机放置马铃薯的多种缺陷指标。 相似文献
6.
基于叶片图像和环境信息的黄瓜病害识别方法 总被引：16，自引：10，他引：6
作物病害严重影响着作物的产量和质量,病害类型识别是病害防治的前提。利用图像处理和统计分析,提出了一种基于病害叶片图像和环境信息的黄瓜病害类别识别方法。采集不同季节、温度和湿度等环境下的病害叶片图像,并记录病害的环境信息;利用属性约简法提取病害叶片的5个环境信息特征向量,对病害叶片图像进行一系列图像处理,提取病斑图像的颜色、形状、纹理等35个统计特征向量。将两者结合得到黄瓜病害的40个特征分量。再利用统计分析系统(statistical analysis system,SAS)的判别分析方法,选择10个分类能力强的特征分量,计算作物病害的聚类中心分类特征向量。最后,利用最大隶属度准则识别病害叶片的病斑类别。对黄瓜的霜霉病、褐斑病和炭疽病3种叶部病害的识别率高达90%以上。试验结果表明,该方法能够有效识别作物叶部病害类别,可为田间开放环境下实现作物病害的快速自动识别提供依据。 相似文献
7.
基于K-means聚类的植物叶片图像叶脉提取 总被引：5，自引：4，他引：1
植物的叶片是植物最基本、最主要的生命活动场所。叶脉的提取与分析对叶片和整株植物结构的分析有一定的应用价值。该文提出一种基于K-means聚类(clustering)的叶脉提取算法。该算法首先对叶片图像的HSI彩色空间中的I信息进行K-means聚类处理,根据聚类的结果提取叶片边界,并将叶片图像分为受光均匀和受光不均匀的2类。对于受光均匀的叶片图像在聚类结果中直接提取叶脉,而受光不均匀的叶片图像则需去除部分叶肉后再进行一次K-means聚类提取叶脉。结果表明:该算法能有效地降低叶脉提取的错分率。 相似文献
8.
基于图像的植物叶面积无损测量方法研究 总被引：10，自引：7，他引：3
为了研究植物的生长规律,应用计算机视觉技术对大豆叶片实现无损测量.该项研究针对大豆叶面积无损测量中校正图像和去除叶片纹理特征等问题上,提出了基于双线性映射的无损测量法.无损测量有效性不受叶片大小、形状差异和叶片图像中叶片周边白色背景的影响,试验验证该方法能很好地校正叶片图像,提取叶片的有效面积,并去除植物纹理斑点的影响,应用该方法校正叶片图像,精度可达99%以上.采用计算机视觉技术测量叶面积,具有简单、准确、方便快捷的特点,这对数字农业的植物信息快速采集和利用具有重要的意义. 相似文献
9.
基于轮廓分割的草莓叶片三维建模 总被引：1，自引：1，他引：0
为精确构建原位草莓植株三维空间结构,以高架栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于多源图像轮廓分割的草莓植株结构形态三维重建算法。通过改进的多源图像融合算法,建立多源图像映射关系,融合预处理后的多源信息得到待分割强度图;计算待分割强度图矢量场卷积的局部中心,选出多目标的初始轮廓控制点,将参数的活动轮廓模型应用于待分割强度图像进行叶片的分割;采用标记的方法将分割轮廓映射至距离点云集,设计以单个叶片为单位的平面拟合选择机制,最终完成草莓三维模型的重建及显示。为验证该算法的有效性,将三维重建后的有效叶片数,平均单叶长度及叶片距离差作为评价指标,实验结果表明,有效叶片数正确率为85.6%,平均单叶长度模型正确计算率为88.4%,叶片距离差正确计算率为82.4%,研究结果可应用于原位草莓植株的空间位置测量,可为农业机器人局部视觉场景中植株空间结构的构建提供参考。 相似文献
10.
籽棉杂质的分类识别是实现棉花生产线自适应加工的基础与重要依据。该文提出了一种基于局部二值模式和灰度共生矩阵的籽棉杂质分类识别算法,该算法将含杂籽棉图像首先转换为局部二值模式图像,获取图像的微观结构,再用局部二值模式图像生成灰度共生矩阵并计算特征参数,获取图像宏观结构。使用支持向量机作为分类器,用不同尺度的图像结构进行训练,从而达到籽棉杂质的分类识别。试验结果表明,该文设计算法对各种杂质的平均正确识别率达到了94%,超过单独使用局部二值模式和单独使用灰度共生矩阵的正确识别率,为实现棉花自适应加工提供了技术基础。 相似文献
11.
基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法 总被引：5，自引：4，他引：1
目前对蔬菜病害的识别方法都有一定的局限性,难以满足现代农业要求。该文以计算机视觉技术为手段,结合图像处理与模式识别技术,重点分析了茄子病害叶片上褐纹病病斑的颜色、形状、纹理特征参数,提出了一种基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法。根据在HSI(hue-saturation-intensity)颜色空间中叶片上病斑色调不同的特点,利用H分量图像提取病斑,获取病斑图片,然后提取每个病斑区域的12个颜色参数、11个形状参数和8个纹理参数等共31个特征参数。再通过方差和主成分分析法选择20个分类能力强的特征参数组成分类特征向量,并随机选取35个非褐纹病病斑的特征向量与35个褐纹病病斑的特征向量组成的训练集,构建Fisher判别函数对测试集进行分类,试验结果表明,对茄子褐纹病的识别准确率达到90%,说明该识别方法可以对茄子叶部病害进行快速、准确识别,为田间开放环境下实现茄子病害实时检测提供了技术支撑。 相似文献
12.
基于骨架和最优传输距离的玉米点云茎叶分割和表型提取 总被引：3，自引：3，他引：0
针对当前三维点云分割方法难以精确分割玉米植株顶部新叶的问题,该研究提出一种基于点云骨架和最优传输距离的玉米点云茎叶分割方法。首先利用拉普拉斯骨架提取算法获得植株骨架;其次根据玉米形态结构特征将植株骨架分解成器官子骨架,并实现器官粗分割;再以最优传输距离作为点云距离度量,采用从上到下的顺序对未分割点云进行精细分割;最后自动提取株高、冠幅、茎高、茎粗、叶长和叶宽6种表型参数。研究结果表明,茎叶分割的平均精确度、平均召回率、平均微F1分数和平均总体准确率分别为0.967、0.961、0.964和0.967;6个表型参数的提取值与实测值具有较强的相关性,决定系数分别为0.99、0.99、0.96、0.97、0.93和0.96。该研究方法能对茎叶器官进行精确分割,为玉米高通量表型检测、三维几何重建等提供了一种有效技术手段。 相似文献
13.
基于非线性降维时序遥感影像的作物分类 总被引：1，自引：1，他引：0
当前基于时序遥感数据的作物分类方法大都需要较多专家知识及人工干预,难以自动化,也难以移植到其他地区。将光谱降维技术用于时序遥感影像分析可以很好地解决这一问题。其中,非线性降维方法已经成功应用于高光谱数据,并且获得了比线性降维方法更好的结果。但是,直接将非线性降维方法用于时序遥感影像无法充分利用其时相维度的信息。该文改进了一种非线性降维算法——Laplacian Eigenmaps(LE)用于时序遥感影像的作物分类,该方法更加关注相同时相下不同作物生长季的物候特征差异,而不再仅依赖于整个生长季的物候曲线轮廓。改进的LE算法被应用于美国伊利诺伊州覆盖作物全生长季的Landsat 8时间序列影像。降维后保留的波段结合随机森林分类器基于美国农业部Cropland Data Layer(CDL)提供的训练数据完成了一系列的分类试验,并与传统插值未降维的方法进行对比。试验结果表明,改进的LE降维方法完成了更高的整体及各个类别的分类精度,其中整体分类精度达到85.37%,该方法作为一种自动化的方法,不需要人工干预,可直接移植到其他研究区,并且只需要较少的训练样本就可以完成一个较高的分类精度,为日后不同尺度的作物识别和提取研究提供了有效的方法。 相似文献
14.
[目的] 选择最优模型对水体中总磷浓度进行预测,为准确、实时、高效检测水资源状况提供支持。 [方法] 以2021年在长江中下游武汉—安徽地区采集的水质样本作为研究对象,首先,对采集到的长江光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作以便统一数据的范围和均值点,并使用核主成分分析(KPCA)技术对预处理后的光谱数据进行降维操作。选取方差解释率为99.6%下的6个特征向量进行后续预测模型的训练,接着在原有粒子群算法的基础上引入自适应惯性权重更新公式和遗传—模拟退火变异思想,提高算法的寻优能力。使用改进的粒子群优化算法对支持向量回归模型中的超参数组合进行寻优,对支持向量回归模型使用输出的结果进行预测模型的训练,最后使用测试集数据进行总磷浓度的预测。 [结果] 提出了一种结合光谱降维的改进粒子群优化算法(IPSO)结合支持向量回归(SVR)的水体总磷含量预测模型。通过和当前预测性能较好的几种机器学习模型进行精度的比较发现,该试验模型对长江水体总磷浓度进行预测时决定系数(R2)为0.973 920,均方根差(RMSE)为0.003 012,平均绝对误差(MAE)为0.002 105。 [结论] 使用光谱数据结合降维技术、粒子群优化算法和机器学习模型的算法融合模型检测水体总磷浓度可行性强,精确度高,且拟合效果良好。 相似文献
15.
基于机器视觉的小麦害虫分割算法研究 总被引：5，自引：3，他引：5
农业病虫害的自动识别是精准农业研究方向之一。以小麦蚜虫为例，运用机器视觉技术对非特定场景下害虫的分类和分割算法进行了研究。在分类上，训练了SVM分类器和基于k-均值聚类的分类方法。比较得出，SVM分类器和k-均值聚类算法在处理精度和速度上各有优势；在分割上，运用合并和分裂相结合的区域生长算法分割害虫和叶片，进行自动识别。分析表明，该算法对害虫的分类效果好、分割识别准确率达到90．7％，速度能够满足实时处理的要求，为农业机械精准施药提供了技术上的支持。 相似文献
16.
基于加权局部线性嵌入的植物叶片图像识别方法 总被引：8，自引：5，他引：3
局部线性嵌入(LLE)是一种经典的流形学习算法,它通过保持近邻样本点之问的最小重构权值不变,将原始样本点投影到低维空间.但由于 LLE对噪声比较敏感,为了提高LLE的鲁棒性,提出了一种加权LLE (WLLE)算法.首先,利用热核函数计算每个样本点的重要性值;然后将每个样本点的重要性值加入到LLE算法的代价函数中,使得噪声点和样本外点得到了很好抑制.最后由真实的植物叶片图像数据库上的实验结果证实了WLLE算法的有效性和可行性. 相似文献
17.
Chang‐Chun Liu Jai‐Tsung Shaw Keen‐Yik Poong Mei‐Chu Hong Ming‐Lai Shen 《Cereal Chemistry》2006,83(4):335-339
Using five paddy rice cultivars grown in Central, Eastern, and Southern Taiwan and harvested in the summers of 1997, 1998, and 1999, eight calibrated models were established by discriminant analysis and back‐propagation neural network with four wavelength selection methods. Randomly adding 80 samples of the 2000 year crop in the three‐crop‐year calibrated models for annual recalibration, eight models were used to classify paddy rice harvested in the summer of 2000. With 351 wavelengths of models 1 and 2, the average classification rates by discriminant analysis and backpropagation neural network were 98.1 and 92.5%, respectively. With 69 wavelengths selected by stepwise discrimination of models 3 and 4, the average classification rates by discriminant analysis and backpropagation neural network were 98.5 and 85.5%, respectively. With 69 wavelengths selected by correlation matrix of models 5 and 6, the average classification rates by discriminant analysis and neural network were 72.0 and 72.2%, respectively. With 69 wavelengths from loading values in the first and second principal components of models 7 and 8, the average classification rates by discriminant analysis and neural network were 69.1 and 60.6%, respectively. Model 3 would be recommended for classifying paddy rice to set trading prices because of its highest classification rate (98.5%). 相似文献