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图像特征和样本量对水稻害虫识别结果的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
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基于多特征融合和稀疏表示的农业害虫图像识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】在农业害虫测报中,常常需要从大量的昆虫中识别出几种重要的测报害虫。目前基于图像的农业害虫识别研究,大部分是在有限种类有限样本量基础上进行的农业害虫识别。本研究为了从大量的水稻昆虫图像中识别出9种水稻测报害虫,尝试提出了一种基于多特征融合和稀疏表示的农业害虫图像识别方法。【方法】首先,为了获得最优的农业害虫识别模型,将所有图像进行旋转使昆虫头朝上,按照1﹕2长宽比裁剪图像,使昆虫居中并占据图像大部分区域,将图像进行等比例缩放至统一尺寸48×96像素。提取所有昆虫的HSV颜色特征、局部特征中的HOG特征、Gabor特征和LBP特征。然后,利用单一特征和融合特征分别对训练样本构建过完备字典,字典中的每一个列向量表示一个训练样本,且满足同一类训练样本均在同一个子空间中;应用过完备字典对测试图像进行多特征稀疏表示,通过求解l1范数意义下的优化问题获取稀疏解,使得除测试样本所在的类别外其他的训练样本的系数都是零或接近零的数值。最后,计算稀疏集中指数阈值,用于判断测试样本的有效性,如果测试样本的稀疏集中指数大于该阈值,则认为最小残差所对应的类别即为测试样本的类别,否则认为该测试样本为非测报昆虫。同时,利用相同的特征和训练样本训练SVM分类器对测试样本进行测试,与稀疏表示害虫识别模型进行比较。【结果】利用单一特征训练的稀疏表示害虫识别模型中,基于HOG特征的稀疏表示识别模型获得了9种测报害虫较高的识别率和较低的误检率,分别为87.0%和7.5%;利用颜色特征分别与3种局部特征进行结合获得的稀疏表示识别模型,测试结果表明,基于颜色和HOG特征的稀疏表示识别模型获得了最高的识别率和最低的误检率,分别为90.1%和5.2%;将颜色、HOG和Gabor 3个特征结合获得的稀疏表示识别模型,识别率下降为83.5%,误检率上升为10.3%。利用同样的特征或特征融合训练得到的支持向量机分类器,识别率均低于对应特征获得的稀疏表示识别模型的识别率,而误检率均高于对应特征训练的稀疏表示害虫识别模型的误检率。【结论】基于颜色和HOG 融合特征的稀疏表示识别模型获得了较高的农业害虫识别率和较低的误检率;通过稀疏集中指数阈值,有效地排除了非测报昆虫,实现了从大量的农业昆虫中自动识别出需要测报的害虫。 相似文献
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广西龙眼种植面积已达到 2 2 5万多hm2 ,居全国第一。种植龙眼具有很广阔的市场前景和很大的利润空间。然而 ,部分龙眼种植户并没有获得理想的经济效益 ,期望的“摇钱树”变成了“丢钱树” ,出现了弃管丢荒、砍树改种的现象。如何提高广西龙眼种植的经济效益 ,成为迫在眉睫亟待解决的问题。1 龙眼种植效益低的主要原因1 1 投产率和单位面积产量低广西龙眼发展是在 1990— 1995年 ,按照种植3~ 4年投产计算 ,目前都应该进入投产期。即使按80 %~ 85 %面积投产计算 ,也应有 18万~ 19万hm2 投产。然而据调查 ,2 0 0 1年投产面积只有9 4 7万… 相似文献
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广西孟江油茶叶片营养DRIS诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
以广西三江侗族自治县40年生孟江油茶(Camellia leifera Abel)成林叶片为对象,对该油茶产区高产组和低产组油茶叶片的9种养分(N、P、K、Ca、Mg、Cu、Zn、Fe、Mn)进行DRIS诊断。结果表明:油茶林N、P、Fe相对缺乏,K、Ca、Mg、Cu、Zn、Mn相对充足,其中养分P、Fe元素在高、低组间差异显著,N、P和Fe元素缺乏是提高油茶产量的最大限制因子;树体需肥顺序为:NPFeZnCuCaMnKM;同时,利用高产组叶片养分浓度、养分诊断指数及其等级制定了相应的养分诊断标准,可为三江侗族自治县指导油茶施肥管理提供参考。 相似文献
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Nabeshi等14个台湾品种对白背飞虱的抗生性测定初报 总被引:1,自引:1,他引:0
对14个来自台湾的水稻品种进行了产卵效应、若虫生存率、种群增长的抗生性和蜜露测定。结果表明,雌成虫在不同抗性水稻品种上的产卵量有明显差异。与TN1相比,有68.4%的供试品种在若虫生存率上表现出较强的抗生性,42%的供试品种具有明显的抗生性。除了Chi-sheng-tao外,其他品种对白背飞虱的取食有明显的抑制作用。 相似文献