应用神经网络方法解决小麦高产群体图像识别

应用图像分割、图像增强技术提取小麦群体图像特征,采用人工神经网络方法建立小麦群体图像识别自学习系统,并将其应用于小麦高产群体图像识别。

基于BP神经网络解决小麦群体特征的图像理解问题

小麦生长发育群体图像动态信息的识别与分析能够为小麦高产田的诊断提供定量化的诊断依据.依据诊断出的作物各生长阶段的群体结构和个体指标,通过技术措施对群体发展动态进行监测调控,使其沿着高产目标的预定方向发展.本文以小麦群体绿色面积和叶面积指标信息的获取为例,应用图像分割、图像增强技术提取小麦群体图像特征,采用BP人工神经网络(ANN)方法,建立小麦图像群体特征识别自学习系统,并将其应用于小麦图像群体特征识别中,准确率在85%以上,表明利用ANN技术对小麦图像群体特征识别是可行的.