本文選題：牧草 + 特征提取　； 參考：《內(nèi)蒙古大學學報(自然科學版)》2017年02期

【摘要】：針對內(nèi)蒙古荒漠化草原牧草監(jiān)測與數(shù)字化程度較低的問題,實現(xiàn)了三種典型牧草的特征提取與圖像識別,為多牧草種類識別與草業(yè)管理提供依據(jù).運用MATLAB圖像處理技術,對糙蘇、羊草及鵝絨萎菱菜進行圖像預處理,提取了12種顏色矩特征和4種形狀特征,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡法實現(xiàn)了三種牧草的圖像識別,識別正確率為86.9%.試驗結果表明,基于顏色矩特征和形狀特征的BP(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別方法能夠有效地實現(xiàn)典型牧草的圖像分類研究.自動識別牧草是草業(yè)數(shù)字化的重要組成部分,可為監(jiān)測植被物種多樣性、草種退化及病蟲草害的控制提供科學依據(jù).
[Abstract]:Aiming at the low degree of monitoring and digitization of grassland in Inner Mongolia, the feature extraction and image recognition of three kinds of typical forage grass were realized, which provided the basis for the recognition of multiple species of forage and the management of grass industry. MATLAB image processing technology was used to preprocess the images of Sagra, Leymus chinensis and Roeder, 12 color moment features and 4 shape features were extracted. The BP neural network method was used to realize the image recognition of three kinds of forage grass, and the recognition accuracy was 86.9%. The experimental results show that the BP back propagation (BPN) neural network image recognition method based on color moment feature and shape feature can effectively realize the image classification of typical forage grass. Automatic identification of forage is an important part of the digitization of grass industry, which can provide scientific basis for monitoring the diversity of vegetation species, the degradation of grass species and the control of diseases, pests and weeds.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古大學電子信息工程學院;內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學機電工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(No.31660678) 內(nèi)蒙古“草原英才”產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新人才團隊項目(內(nèi)組通字[2014]27號)
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：1979018