高光谱在小麦条锈病严重度分级识别中的应用

被引：20

作者：

王海光 ^{[1
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马占鸿 ^{[1
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王韬 ^{[2
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蔡成静 ^{[1
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安虎 ^{[1
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张录达 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国农业大学植物病理学系

[2] 中国农业大学理学院

来源：

光谱学与光谱分析 | 2007年 / 09期

关键词：

高光谱; 小麦条锈病; 分级识别; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

S435.121 [病害];

学科分类号：

摘要：

小麦条锈病是我国小麦生产上造成损失最大、危及范围最广的一种病害,对该病的监测预报是实施有效治理措施的重要基础和依据。文章以88个小麦叶片为试验材料,其中条锈病叶按严重度分为8级,健康小麦叶片为对照,由ASD Field-Spec Pro FR 2500型光谱仪和LI-Cor1800-12外置积分球获取高光谱数据,采用SVM算法对不同严重度的小麦条锈病病叶进行了判别分析。按1∶1比例随机划分样品集,校正集的44个样品建立模型,对预测集的44个样品的严重度进行预测识别,总体正确识别率达97%,表明SVM算法用于小麦条锈病严重度分级识别是可行的。

引用

页码：1811 / 1814

页数：4