【摘要】：精細化農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的目標(biāo)和方向。在病害檢測方面,精細化農(nóng)業(yè)要求快速、精確的獲得病害的數(shù)據(jù)信息,為病害的防治提供準(zhǔn)確可靠的支持,從而實現(xiàn)對農(nóng)作物生長過程中的精細化管理。馬鈴薯是世界上廣泛種植的經(jīng)濟作物,晚疫病的大范圍傳播會導(dǎo)致其質(zhì)量和產(chǎn)量底下,甚至?xí)䦟?dǎo)致惡性饑荒事件的發(fā)生。病害的實時在線檢測可有效的減少損失,傳統(tǒng)的方法誤判率大、效率低。探尋一種快速、準(zhǔn)確的鑒別手段是人們關(guān)注的熱點。高光譜成像技術(shù)的出現(xiàn)為病害的檢測提供新的診斷方法,該技術(shù)“圖譜合一”的特點解決了傳統(tǒng)光譜波段數(shù)少、分辨率低、圖譜分離等問題。鑒于此,論文基于高光譜成像技術(shù)對馬鈴薯晚疫病進行特征波段選取、分類與閾值分割等研究。首先,在可見-近紅外波段范圍內(nèi)使用高光譜成像系統(tǒng)采集馬鈴薯晚疫病葉片256個波段的高光譜圖像。由于高光譜在數(shù)據(jù)處理上存在數(shù)據(jù)冗余大、波段間的相關(guān)性大等不足,同時具有“圖譜合一”的特點,論文有必要從空譜兩個方面對病害的特征波段進行提取。光譜信息方面,求取去噪后光譜曲線的二階導(dǎo)數(shù),之后采用主成分分析進行優(yōu)化壓縮,最終二階導(dǎo)數(shù)結(jié)合主成分分析提取病害葉片的特征波段為:672.73nm、691.86nm和710.99nm;空間信息方面,采用二次主成分分析求取病害葉片的特征波段為:624.91nm、663.16nm和684.69nm。然后,基于特征波段反射率和主成分圖像的灰度值分別建立決策樹、K-最近鄰分類算法和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對不同病害時期的馬鈴薯葉片進行分類識別。實驗結(jié)果表明,建立的所有模型的識別率均超過80%,其中,與基于反射率建立的模型相比,基于主成分圖像灰度值建立的模型的識別效果更優(yōu)。二次主成分結(jié)合BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的模型對病害初期、中期和晚期的識別率最高,識別率分別為:94%、97.2%、98.1%。最后,考慮到田間病害嚴(yán)重度的精確分級識別,論文基于波段比圖像和主成分圖像對病害區(qū)域進行閾值分割。實驗結(jié)果表明,基于主成分圖像和波段比圖像的閾值分割結(jié)果均能良好的識別病害區(qū)域,其中,基于主成分圖像的閾值分割算法對邊緣的分割效果稍差;基于波段比圖像的閾值分割算法對部分葉柄的分割效果稍差。實驗結(jié)果表明,高光譜成像技術(shù)可應(yīng)用于馬鈴薯晚疫病病害的診斷,該技術(shù)是一種快速的、無損的診斷技術(shù)。從空譜兩個方面對高光譜數(shù)據(jù)進行特征波段篩選和模型建立可為有效的探尋病害的最佳診斷手段,為病害的檢測提供思路和方法。病害區(qū)域的閾值分割可應(yīng)用于精細化農(nóng)業(yè)的分級和防治。
【學(xué)位授予單位】：云南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：S435.32;TP391.41
【圖文】：

技術(shù)路線圖

第二章 高光譜成像系統(tǒng)及高光譜圖像處理第二章 高光譜成像系統(tǒng)及高光譜圖像處理2.1 成像光譜儀原理像光譜儀上所成的像和目標(biāo)本身在一條水平線上，經(jīng)過分分和像素點在線陣上一一對應(yīng)。因此，光譜相機采集的每兩個維度，一個是線陣像素體現(xiàn)在空間軸上，另一個是光即：光譜元素中光的強度，如圖 2.1 為原理圖；圖 2.2 為2.3 展示了光譜相機內(nèi)部主要器件。

2.1 成像光譜儀原理光譜儀上所成的像和目標(biāo)本身在一條水平線上，經(jīng)過和像素點在線陣上一一對應(yīng)。因此，光譜相機采集的個維度，一個是線陣像素體現(xiàn)在空間軸上，另一個是：光譜元素中光的強度，如圖 2.1 為原理圖；圖 2.2 展示了光譜相機內(nèi)部主要器件。圖 2.1 光譜相機成像原理圖

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本文編號：2782721