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基于多特征融合的玉米前期图像旱情识别

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摘要

为提高对玉米植株旱情的分析,针对目前农业干旱指标涉及领域较为广泛、获取困难的研究现状,提出一种基于多特征融合的玉米前期图像旱情识别方法。以正常和特旱两种水份胁迫水平的玉米植株图像为样本,首先采用经典K-means算法对玉米植株图像进行感兴趣区域(叶片)提取;进而提取分割后的玉米植株图像,包括颜色、奇异值特征、纹理共计20维特征;采用遗传算法对20维特征进行有效特征子集的选择;最后针对有效特征子集建立了基于最小二乘支持向量机的判别模型,获取玉米植株图像旱情信息。结果表明运用图像处理技术对其旱情进行识别,取得了较好的效果,为农业旱情的识别提供了新思路。

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DOI:10.3788/lop54.081005

作者单位:

    天津大学
    天津大学

引用该论文

路志英,刘书辰. 基于多特征融合的玉米前期图像旱情识别[J].激光与光电子学进展,2017,54(8):081005.