基于高光谱成像的水稻穗瘟病害程度分级方法

被引：28

作者：

黄双萍 ^{[1
,2
]}

齐龙 ^{[1
,2
]}

马旭 ^{[1
,2
]}

薛昆南 ^{[1
,2
]}

汪文娟 ^{[3
]}

机构：

[1] 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室

[2] 华南农业大学工程学院

[3] 广东省农业科学院植物保护研究所

来源：

农业工程学报 | 2015年 / 31卷 / 01期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

图像处理; 病害; 分级; 高光谱成像; 穗瘟; 病害程度分析; 光谱词袋模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

S435.111.41 [];

学科分类号：

摘要：

为了快速、准确地进行水稻穗瘟病害程度分级,以实现水稻品种抗性评价或精准的田间化学防治,该研究提出了一种光谱词袋(bag of spectrum words,Bo SW)模型分析方法,分析稻穗的高光谱图像,自动评判穗瘟病害程度。首先,稠密规整地将高光谱图像分割成小立方格,计算每个立方格像素的平均全波段包络矢量,用K-Means算法聚类形成典型光谱包络词典。词典中光谱包络"词"(word)用作高光谱图像表达的"基",直方图统计各光谱"词"在高光谱图像样本中的出现频度,形成光谱图像的词袋表达。采用Hyper SIS-VNIR-QE光谱成像仪获取田间采集的170株稻穗样本高光谱图像,用Bo SW方法生成其词袋表达;植保专家根据病害程度类别确定光谱图像样本标签。随机选择2/3"词袋表达-病害程度等级标签"数据对构成训练集,采用卡方-支持矢量机(chi-square support vector machine,Chi-SVM)分类算法建立穗瘟病害程度分级模型。余下的1/3样本构成测试集,测试穗瘟病害等级模型的预测性能,分类识别精度为94.72%,高于主成分分析(principle component analysis,PCA)、敏感波段选择等传统光谱分析方法,其识别精度分别为83.83%和79.83%。该研究提高了穗瘟病分级的自动化程度和准确率,也可为其他病害分级检测提供参考。

引用

页码：212 / 219

页数：8

共 18 条

[1] 基于高光谱图像的稻瘟病抗氧化酶值早期预测 [J].

杨燕 ;

何勇 .

农业工程学报, 2013, 29 (20) :135-141

[2] 基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法 [J].

郑志雄 ;

齐龙 ;

马旭 ;

朱小源 ;

汪文娟 .

农业工程学报, 2013, 29 (19) :138-144

[3] 应用高光谱图像光谱和纹理特征的番茄早疫病早期检测研究 [J].

谢传奇 ;

王佳悦 ;

冯雷 ;

刘飞 ;

吴迪 ;

何勇 .

光谱学与光谱分析, 2013, 33 (06) :1603-1607

[4] 稻瘟病监测预测方法研究现状及流行风险评估体系构建初探 [J].

齐龙 ;

马旭 ;

梁柏 ;

张稳成 ;

傅荣富 ;

谭永炘 .

中国农学通报, 2011, (33) :213-216

[5] 一种新的直方图核函数及在图像分类中的应用 [J].

贾世杰 ;

孔祥维 .

电子与信息学报, 2011, 33 (07) :1738-1742

[6]

Discrimination of rice panicles by hyperspectral reflectance data based on principal component analysis and support vector classification[J]. Zhan-yu LIU1,2,3, Jing-jing SHI1, Li-wen ZHANG1, Jing-feng HUANG1,2,3 (1Institute of Agricultural Remote Sensing and Information System Application, Zhejiang University, Hangzhou 310029, China) (2Ministry of Education Key Laboratory of Environmental Remediation and Ecological Health, Zhejiang University, Hangzhou 310029, China) (3Key Laboratory of Agricult

[7]

基于可见-近红外光谱技术的水稻穗颈瘟染病程度分级方法研究[J]. 吴迪,曹芳,张浩,孙光明,冯雷,何勇.光谱学与光谱分析. 2009(12)

[8] 基于概率神经网络的水稻穗颈瘟高光谱遥感识别初步研究 [J].