小麥赤霉病是小麥的重要病害,氣候濕潤多雨的小麥產(chǎn)區(qū)受害嚴(yán)重。該病害如果發(fā)現(xiàn)不及時(shí),極易發(fā)生大面積流行,造成小麥減產(chǎn),甚至絕收,因此對小麥赤霉病早期防治變得十分重要。目前小麥赤霉病的診斷通常采用人工識(shí)別方法,光譜分析技術(shù)具有快速、無損、高效等特點(diǎn),是一種可以在大范圍快速有效地實(shí)現(xiàn)作物病害診斷的技術(shù)手段。然而,小麥赤霉病早期發(fā)病不明顯,光譜特征復(fù)雜,迄今尚不能對小麥赤霉病進(jìn)行早期診斷和識(shí)別。本研究針對小麥赤霉病早期診斷和識(shí)別問題,以正常小麥和不同時(shí)期的發(fā)病小麥作為研究對象,使用室內(nèi)400～1000nm可見近紅外(VNIR)成像高光譜對小麥赤霉病進(jìn)行高光譜時(shí)序特征分析,通過選擇不同的光譜特征提取方法,重點(diǎn)解決不同時(shí)期小麥赤霉病光譜特征的提取問題和小麥赤霉病時(shí)序特征分析及病癥判定問題,為早期赤霉病的診斷和識(shí)別奠定基礎(chǔ)。論文主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下:(1)提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的小麥赤霉病時(shí)序特征提取方法。為降低無關(guān)變量影響以提高模型分類精度,分別采用連續(xù)投影算法、載荷系數(shù)法及隨機(jī)森林算法對不同時(shí)期的小麥赤霉病光譜特征進(jìn)行選擇,并通過提取出的特征波長建立了小麥赤霉病光譜特征分類模型。結(jié)果表明,基于隨機(jī)...

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1研究方法流程圖

圖1顯示了研究所采用方法的示意流程圖。研究過程包括病害高光譜遙感數(shù)據(jù)獲取、病穗光譜提取和小麥赤霉病嚴(yán)重度計(jì)算、光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理、基于堆棧稀疏自編碼器深度學(xué)習(xí)算法的病害光譜特征提取、赤霉病檢測模型構(gòu)建、基于不同方法的赤霉病檢測模型比較。1.3數(shù)據(jù)采集與處理

圖２－１高光譜圖像采集系統(tǒng)（俯視圖）??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ?ｉｍａｇｅ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ?（ｔｏｐ?ｖｉｅｗ）??

２材料與數(shù)據(jù)獲取??２．１小麥光譜數(shù)據(jù)采集與整理??本研究主要針對如何獲取時(shí)序小麥高光譜圖像設(shè)計(jì)出一套完整的采集方案，此次??采集試驗(yàn)在野外環(huán)境下進(jìn)行。采集的過程中會(huì)嚴(yán)格控制光照強(qiáng)度、環(huán)境的溫度、濕度??及其它影響因素。本節(jié)主要介紹小麥光譜圖像的采集獲取過程及高光譜成像系統(tǒng)的組?....

圖２－２高光譜圖像采集系統(tǒng)（側(cè)視圖）??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ?ｉｍａｇｅ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ?（ｓｉｄｅ?ｖｉｅｗ）??（２）高光譜成像系統(tǒng)??

其次將高光譜成像儀器擺放至樣本正前方０．５ｍ處，高光譜云臺(tái)調(diào)整至與水平面??成３０°夾角，高光譜三角架調(diào)整至光譜拍攝高度為１．５ｍ，如圖２－２所示。??

圖２－４高光譜成像實(shí)驗(yàn)平臺(tái)??Ｆｉｇｕｒｅ?２－４?Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ?ｐｌａｔｆｏｒｍ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ?ｉｍａｇｉｎｇ??ｉｉ參數(shù)設(shè)置??

（Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｌｒｌ??Ｉｍａｇｉｎｇ?）??ＣＭＯＳ相機(jī)??掃描工作臺(tái)（云臺(tái)：?（ＣＭＯＳｏｕｎｅｎｉ）??（Ｓｃａｎｎｉｎｇ?ｗｏｒｋｂｅｎ?：?Ｉ?）廣—ｓ．??離光譜數(shù)據(jù)輸出工作站｜?ＩＴ］??（Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ?ｄａｔａ?Ｉ?」??ｏｕｔｐｕｔ?ｒ?ｉ?....

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