本文關(guān)鍵詞：基于高光譜成像技術(shù)應(yīng)用光譜及紋理特征識別柑橘黃龍�。ㄓ⑽模�　出處：《光譜學(xué)與光譜分析》2016年07期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 柑橘黃龍病 高光譜成像 分類 紋理特征 連續(xù)投影算法

【摘要】：討論了基于高光譜成像技術(shù)光譜及紋理特征在識別早期柑橘黃龍病中的應(yīng)用。使用一套近地高光譜成像系統(tǒng)采集了176枚柑橘葉片的高光譜圖像作為實(shí)驗(yàn)樣品,其中健康葉片60枚,黃龍病葉片60枚,缺鋅葉片56枚。手工選取每幅葉片高光譜圖像的病斑位置作為樣品感興趣區(qū)域(regions of interest,ROI),計(jì)算其平均光譜反射率,并以此作為樣品的反射光譜,光譜范圍為396~1 010nm。樣品光譜分別經(jīng)過主成分分析(PXA)及連續(xù)投影算法(SPA)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,再結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)分類器建立分類模型。相比原始光譜,由PCA選取的前四個主成分及SPA選取的一組最佳波長組合(630.4,679.4,749.4和899.9 nm)建立的模型擁有更好的分類識別能力,其對三類柑橘葉片平均預(yù)測準(zhǔn)確率分別為89.7%和87.4%。同時,從被選四個波長的每幅灰度圖像中提取6個灰度直方圖的紋理特征以及9個灰度共生矩陣的紋理特征再次構(gòu)建分類模型。經(jīng)SPA優(yōu)選的10個紋理特征值進(jìn)一步提高了分類效果,對三類柑橘葉片的識別正確率達(dá)到了100%,93.3%和92.9%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,同時包含光譜信息及空間紋理信息的高光譜圖像在柑橘黃龍病的識別中顯示了很大的潛力。
[Abstract]:The application of spectral and texture features based on hyperspectral imaging technology in the identification of early orange yellow dragon disease was discussed. A collection of 176 hyperspectral images of citrus leaves was collected by using a near earth hyperspectral imaging system as experimental samples, including 60 healthy leaves, 60 Huanglong disease leaves and 56 zinc deficient leaves. Manual selection of each leaf hyperspectral image spots position as the region of interest in the sample (regions of interest, ROI), calculate the average spectral reflectance, and as the reflectance spectra of the samples, the spectral range of 396~1 010nm. Sample spectra were dimensionality reduced by principal component analysis (PXA) and continuous projection algorithm (SPA) respectively, and then the classification model was established by combining least squares support vector machine (LS-SVM) classifier. Compared with the original spectrum, the first four principal components selected by PCA and the best wavelength combination selected by SPA (630.4679.4749.4 and 899.9 nm) have better classification and recognition ability, and the average prediction accuracy of three kinds of citrus leaves is 89.7% and 87.4%, respectively. At the same time, from the selected four wavelengths of each gray image, extract 6 grayscale histogram texture features and 9 gray level co-occurrence matrix texture features, and build the classification model again. The classification results were further improved by 10 texture features selected by SPA, and the recognition accuracy of three types of citrus leaves was 100%, 93.3% and 92.9%. The experimental results show that high spectral images, including spectral information and spatial texture information, have shown great potential in the identification of Citrus Yellow Dragon disease.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河南科技大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院;Department
【基金】：The Citrus Research and Development Council,USA,National Natural Science Foundation for Young Scholars of China(31301240)
【分類號】：S436.66;O657.3
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