本文選題：高光譜成像技術(shù) + 競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法�。� 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年07期

【摘要】：基于競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法(CARS)和相關(guān)系數(shù)法(CA)特征波長選擇方法,提出了利用可見-近紅外高光譜成像技術(shù)檢測番茄葉片灰霉病的方法。首先獲取380~1 023nm波段范圍內(nèi)80個染病和80個健康番茄葉片的高光譜圖像,然后提取染病和健康葉片感興趣區(qū)域(ROI)的光譜反射率值,作為番茄葉片灰霉病鑒別模型的輸入來建立支持向量機(SVM)鑒別模型,訓(xùn)練集和驗證集的鑒別率都是100%。研究進一步通過CARS和CA提取特征波長,分別得到5個(554,694,696,738和880nm)和4個(527,555,571和633nm)特征波長,然后分別建立CARS-SVM和CA-SVM鑒別模型。結(jié)果顯示,CARS-SVM模型中訓(xùn)練集和驗證集的鑒別率都是100%,CA-SVM模型中訓(xùn)練集和驗證集的鑒別率分別是91.59%和92.45%。以上結(jié)果說明了從可見-近紅外高光譜圖像中提取的光譜反射率值用于檢測番茄葉片的灰霉病是可行的。
[Abstract]:Based on competitive adaptive reweighting algorithm (CARSs) and correlation coefficient method (CA), a new method for detecting gray mold in tomato leaves by visible-near infrared hyperspectral imaging (NIR) was proposed. The hyperspectral images of 80 infected and 80 healthy tomato leaves in the range of 380 023nm were obtained, and then the spectral reflectance values of diseased and healthy leaves were extracted. As an input to the identification model of tomato leaf grey mold, support vector machine (SVM) discriminant model is established. The discriminant rate of training set and verification set is 100%. The characteristic wavelengths were extracted by CARS and CA, respectively, and the characteristic wavelengths of 5 (554694696738 and 880nm) and 4 (527555571) and 633nm (respectively) were obtained, and then the identification models of CARS-SVM and CA-SVM were established. The results show that the discriminant rates of training set and verification set in CARS-SVM model are 91.59% and 92.45% respectively. The above results show that the spectral reflectance extracted from the visible-near infrared hyperspectral images is feasible for the detection of grey mold in tomato leaves.
【作者單位】： 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院;浙江經(jīng)濟職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：教育部高校博士點基金項目(20130101110104);教育部留學(xué)回國人員科研啟動基金項目 國家自然科學(xué)基金項目(31471417) 國家(863計劃)課題項目(2013AA102301) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金項目(2014FZA6005)資助
【分類號】：O657.3;S436.412

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