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一种基于多光谱图像技术的辣椒疫霉病早期检测方法 

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申请/专利权人:河北农业大学

摘要:本发明公开了一种基于多光谱图像技术的辣椒疫霉病早期检测方法,采用光谱成像技术和机器学习相结合的方式来实现辣椒疫霉病的早期检测,包括如下步骤:1采集辣椒叶片的多光谱图像,提取光谱反射率和图像纹理特征;2求目标区域各波段反射率的均值得到平均光谱反射率;3对光谱特征和图像纹理特征数据进行预处理;4对光谱特征和图像纹理特征进行有效特征选择;5进行模型的建立。本发明采用上述一种基于多光谱图像技术的辣椒疫霉病早期检测方法,多光谱技术的应用为辣椒疫霉病早期检测提供了高效、准确、非破坏性的方法,有助于对辣椒植株及时采取措施防治辣椒疫霉病,从而降低疫霉病对辣椒产生的损失。

主权项:1.一种基于多光谱图像技术的辣椒疫霉病早期检测方法,采用光谱成像技术和机器学习相结合的方式来实现辣椒疫霉病的早期检测,其特征在于,包括如下步骤:1采用多光谱成像设备采集辣椒叶片的多光谱图像,通过采集的多光谱图像提取光谱反射率和图像纹理特征;2对采集的辣椒叶片图像选取3个感兴趣区域,通过求3个感兴趣区域各波段反射率的均值得到平均光谱反射率;3采用卷积平滑滤波法和最大-最小归一化对光谱反射率和图像纹理特征数据进行预处理;4采用连续投影算法、遗传算法、主成分分析对光谱特征和图像纹理特征进行有效特征选择;5选取偏最小二乘判别分析和一维卷积神经网络为分类模型,将步骤4选择的有效特征做为分类模型的输入端,进行模型的建立。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 河北农业大学 一种基于多光谱图像技术的辣椒疫霉病早期检测方法

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