【摘要】：基于數(shù)字化的無損傷的植物病害識別已成為作物病害診斷的趨勢,論文針對植物病害癥狀復(fù)雜、現(xiàn)有僅通過單一的圖像對比識別的診斷技術(shù)檢測效率低等問題,綜合利用光譜成像、光譜分析、光譜數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及顏色科學等諸多領(lǐng)域的知識,開展對植物葉片主要病害的快速、無損檢測方法研究,并在此基礎(chǔ)上建立了病害的快速檢測模型和病害診斷系統(tǒng)。通過對光譜立方體的構(gòu)造的深入研究,基于高分辨率光譜圖像格式,提出了一種通用的尤其適用于高分辨率圖像光譜數(shù)據(jù)快速處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);與SQL Server數(shù)據(jù)庫結(jié)合,基于上述高分辨率光譜成像系統(tǒng),對樹木等園藝類植物的上百株樣本的培養(yǎng)、采集和分析,獲得了園藝類病害的大量的圖像和光譜數(shù)據(jù),為找到不同濃度,不同發(fā)病時段的各種作物病害的光譜規(guī)律以及色彩差異提供了數(shù)據(jù)依據(jù)。本論文的研究結(jié)果為植物病害的快速診斷提供了新的手段,并為計算機技術(shù)、信息技術(shù)以及光譜技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用提供了實例,具有重要的理論和實踐意義。文章從課題背景入手,在闡述成像光譜技術(shù)、植物病害檢測相關(guān)理論的基礎(chǔ)上,首先從光譜成像立方體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)入手,介紹光譜成像技術(shù)的原理以及常見的光譜成像技術(shù),并搭建基于病害檢測光譜成像技術(shù)及LCTF的光譜成像硬件系統(tǒng);接著討論光譜圖像數(shù)據(jù)的本地和網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu),并將提出一種針對高分辨率光譜圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫模型以及本地化存儲模型,對LCTF光譜成像系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理及相關(guān)的軟件進行設(shè)計;最后通過比較主成分分析法、線性判別分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等幾種常用的特征提取方法并總結(jié)了各種分析對其在病害判別分析中使用的適宜程度進行了分析,提出了一種基于Fisher方法的逐步判別模型進行光譜降維,并使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對降維前后的光譜分類能力進行檢驗。
[Abstract]:It has become the trend of crop disease diagnosis based on digitized and undamaged plant disease recognition. Aiming at the complex symptom of plant disease and the low detection efficiency of the existing diagnosis technology based on single image contrast recognition, etc. Comprehensive use of spectral imaging, spectral analysis, spectral database technology, color science and other fields of knowledge, to develop rapid, non-destructive detection of major plant leaf diseases, On this basis, the rapid detection model and the disease diagnosis system are established. Based on the high resolution spectral image format, a universal data structure is proposed, which is especially suitable for fast processing of spectral data of high resolution image. Combined with SQL Server database, based on the above high resolution spectral imaging system, hundreds of samples of horticultural plants such as trees were cultured, collected and analyzed. A large number of images and spectral data of horticultural diseases were obtained. The spectral law and color difference of various crop diseases in different time periods provide data basis. The results of this paper provide a new method for the rapid diagnosis of plant diseases, and provide examples for the application of computer technology, information technology and spectral technology in agriculture, which has important theoretical and practical significance. This paper begins with the background of the subject, on the basis of expounding the related theories of imaging spectrum technology and plant disease detection, starting with the data structure of spectral imaging cube, introduces the principle of spectral imaging technology and the common spectral imaging technology. The hardware system of spectral imaging based on disease detection and LCTF is built. Then, the local and network data storage structures of spectral image data are discussed, and a database model and localized storage model for high-resolution spectral image data are proposed. The data processing and related software of LCTF spectral imaging system are designed. Finally, by comparing principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), neural network (Ann) and other commonly used feature extraction methods, the suitable degree of their application in disease discriminant analysis is analyzed. A stepwise discriminant model based on Fisher method is proposed for spectral dimensionality reduction and RBF neural network is used to test the spectral classification ability before and after dimensionality reduction.
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S43;TP391.41

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本文編號：2383232