作者单位
摘要
1 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院, 山东 青岛 266580
2 海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室, 山东 青岛 266237
3 中国农业科学院烟草研究所, 山东 青岛 266101
烟草是我国重要的经济作物, 税收的重要来源, 为国家的经济发展做出了巨大贡献, 然而, 烟草病害严重影响烟叶产量与品质。 采用光谱分析技术对烟草病害进行早期防治具有非常重要的现实意义。 以接种烟草花叶病毒(TMV)与马铃薯Y病毒(PVY)的烟草为研究对象, 分别采集室内与室外培养的染病烟草叶片高光谱数据。 为实现对烟草病害的精准识别, 每隔两天对两种染病烟草进行光谱数据采集, 将每种病害数据详细地分成五个严重度等级, 最终获得1 697个在350~2 500 nm波段范围内的光谱数据。 为对烟草高光谱数据进行有效利用, 以支持向量机(SVM)为基础, 结合快速近邻波段选择算法(FNGBS)与归一化匹配滤波(NMFW), 提出一种聚类与排序相结合的波段选择算法(FNG-NMFW)。 FNG-NMFW首先采用FNGBS算法对烟草光谱进行精细分组, 再采用NMFW算法对各组波段进行排序以选择特征光谱, 实现烟草光谱特征提取与降维。 在波段选择的基础上, 采用SVM对烟草特征光谱进行分类, 最终实现高精度烟草病害检测。 研究结果显示: 该模型性能稳定, 在样本数量较少情况下, 即可实现TMV与PVY两种病害的高精度识别。 对于TMV1与TMV3, 该算法可以获得精度优于94%的检测结果, 对于PVY1与PVY3, 该算法精度接近90%, 表明该算法可有效完成两种病害早期的识别与预防工作。 与采用全波段光谱数据进行病害检测的模型相比, FNG-NMFW模型优势明显, 烟草病害检测结果总体精度达94.46%, 精度提高约1.5%, 检测时间由12.9 s缩短为1.1 s。
烟草病害 精准识别 高光谱 波段选择 支持向量机 Tobacco disease Precise identification Hyperspectral Band selection Support vector machine 
光谱学与光谱分析
2023, 43(4): 1023
作者单位
摘要
1 中国科学院遥感应用研究所,遥感科学国家重点试验室,北京,100101
2 中国科学院研究生院,北京,100039
3 北京师范大学,地理与遥感学院,北京,100875
常用的微分边缘检测算法往往无法设立合适的阈值将影像中梯度较小的模糊边缘检测出来.针对这一点,疚奶岢隽肆街纸饩龅姆椒?将图像方差标准化,拉大模糊边缘处的梯度值,或者通过设置sigmoid函数,将像素点所在区域的信息传递到梯度值中去,对梯度值进行调整,这样就能够设定合适的阈值,有效地将模糊边缘提取出来.本文将这两种算法和常用的一些微分边缘检测算法比如Sobel、LOG算法进行了比较.试验表明,这两种方法都能够有效地提取出模糊边缘.
边缘检测 方差标准化 遥感图像 Sobel 
光电工程
2007, 34(7): 141

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