| 基于多光谱图像和 SVM 的玉米田间杂草识别 |
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| 引用本文： | 乔永亮,何东健,赵川源,唐晶磊.基于多光谱图像和 SVM 的玉米田间杂草识别[J].农机化研究,2013(8). |
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| 作者姓名： | 乔永亮 何东健 赵川源 唐晶磊 |
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| 作者单位： | 1. 西北农林科技大学械与电子工程学院,陕西 杨凌,712100
2. 西北农林科技大学信息工程学院,陕西 杨凌,712100 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(31101075)；西北农林科技大学科创专项 |
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| 摘 要： | 为解决变量喷洒对杂草识别速度与正确率的要求，提出了一种基于多光谱图像和SVM 的杂草识别新方法。通过多光谱成像仪获得玉米与杂草图像，采用 IR-R 的多光谱融合并结合 Otsu 分割法完成背景分割；随后对植被图像进行目标分割与形态学处理，提取出所有植被叶片图像，在此基础上提取了叶片11个形状特征参数和纹理特征参数。为提高算法的实时性，对叶片的特征参数进行主成分分析，将前3个主成分作为支持向量机的输入建立模式识别模型。结果表明，降维后对于未知预测样本的识别正确率达到85％，用时0．001415 s。与直接利用支持向量机的90％的识别率和0．105165 s的用时相比，该算法在满足识别率的同时，用时更少，为田间杂草的快速识别提供了一种新方法。
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| 关 键 词： | 玉米 杂草 多光谱图像 主成分分析 SVM 形态学 |
Corn Field Weeds Recognition Based on Multi-spectral images and SVM |
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| Qiao Yongliang
,
He Dongjian
,
Zhao Chuanyuan
,
Tang Jinglei.Corn Field Weeds Recognition Based on Multi-spectral images and SVM[J].Journal of Agricultural Mechanization Research,2013(8). |
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| Authors: | Qiao Yongliang He Dongjian Zhao Chuanyuan Tang Jinglei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | corn weeds multi-spectral images principal component analysis the SVM morphological |
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