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番茄叶片早疫病近红外高光谱成像检测技术
被引量:
10
1
作者
谢传奇
方孝荣
+1 位作者
邵咏妮
何勇
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期315-319,共5页
提出了基于格拉姆斯密特(MGS)模型和贝叶斯罗蒂斯克回归(BlogReg)的近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取波长874-1 734 nm范围内70个染病和80个健康番茄叶片的高光谱图像,选取染病和健康叶...
提出了基于格拉姆斯密特(MGS)模型和贝叶斯罗蒂斯克回归(BlogReg)的近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取波长874-1 734 nm范围内70个染病和80个健康番茄叶片的高光谱图像,选取染病和健康叶片30像素×30像素感兴趣区域的光谱反射率。建立了番茄叶片早疫病的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)识别模型,再通过MGS和BlogReg提取特征波长(EW),分别得到5个(911、1 409、1 511、1609、1 656 nm)和9个(901、905、908、915、918、1 123、1 305、1 460、1 680 nm)特征波长,并建立EW-LS-SVM和EWLDA模型。在所有模型中,建模集的正确识别率为93%-98%,预测集的正确识别率为96%-100%。结果表明,近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病是可行的,MGS和BlogReg都是有效的特征波长提取方法。
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关键词
番茄
早疫病
近红外光谱
格拉姆斯密特模型
贝叶斯罗蒂斯克回归
最小二乘-支持向量机
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职称材料
题名
番茄叶片早疫病近红外高光谱成像检测技术
被引量:
10
1
作者
谢传奇
方孝荣
邵咏妮
何勇
机构
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
佛罗里达大学农业与生物工程系
金华职业技术学院成人教育学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期315-319,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA102301)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130101110104)
+1 种基金
教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014FZA6005)
文摘
提出了基于格拉姆斯密特(MGS)模型和贝叶斯罗蒂斯克回归(BlogReg)的近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取波长874-1 734 nm范围内70个染病和80个健康番茄叶片的高光谱图像,选取染病和健康叶片30像素×30像素感兴趣区域的光谱反射率。建立了番茄叶片早疫病的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)识别模型,再通过MGS和BlogReg提取特征波长(EW),分别得到5个(911、1 409、1 511、1609、1 656 nm)和9个(901、905、908、915、918、1 123、1 305、1 460、1 680 nm)特征波长,并建立EW-LS-SVM和EWLDA模型。在所有模型中,建模集的正确识别率为93%-98%,预测集的正确识别率为96%-100%。结果表明,近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病是可行的,MGS和BlogReg都是有效的特征波长提取方法。
关键词
番茄
早疫病
近红外光谱
格拉姆斯密特模型
贝叶斯罗蒂斯克回归
最小二乘-支持向量机
Keywords
Tomato Early blight Near-infrared spectroscopy Modified gram-schmidt modelBayesian logistic regression Least square - support vector machines
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S436.412 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
番茄叶片早疫病近红外高光谱成像检测技术
谢传奇
方孝荣
邵咏妮
何勇
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
10
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