浙江大学学报(农业与生命科学版)
浙江大學學報(農業與生命科學版)
절강대학학보(농업여생명과학판)
2011年
2期
175-180
,共6页
邹伟%方慧%刘飞%周康韵%鲍一丹%何勇
鄒偉%方慧%劉飛%週康韻%鮑一丹%何勇
추위%방혜%류비%주강운%포일단%하용
图像处理%高光谱图像%品种鉴别%主成分分析%油菜籽
圖像處理%高光譜圖像%品種鑒彆%主成分分析%油菜籽
도상처리%고광보도상%품충감별%주성분분석%유채자
提出了一种采用高光谱图像技术结合人工神经网络对油菜籽品种进行鉴别的方法.采集多个品种油菜籽400～1 000 nm范围的高光谱图像数据,通过主成分分析法(PCA)获得主成分图像,确定特征波长;采用基于灰度直方图和灰度共生矩阵联合的统计方法从特征图像中提取纹理特征参数,应用人工神经网络建立油菜籽品种鉴别模型.结果表明,模型训练时品种判别率为93.75%,预测的判别率为91.67%.说明高光谱图像技术对油菜籽品种具有较好的分类和鉴别作用.
提齣瞭一種採用高光譜圖像技術結閤人工神經網絡對油菜籽品種進行鑒彆的方法.採集多箇品種油菜籽400～1 000 nm範圍的高光譜圖像數據,通過主成分分析法(PCA)穫得主成分圖像,確定特徵波長;採用基于灰度直方圖和灰度共生矩陣聯閤的統計方法從特徵圖像中提取紋理特徵參數,應用人工神經網絡建立油菜籽品種鑒彆模型.結果錶明,模型訓練時品種判彆率為93.75%,預測的判彆率為91.67%.說明高光譜圖像技術對油菜籽品種具有較好的分類和鑒彆作用.
제출료일충채용고광보도상기술결합인공신경망락대유채자품충진행감별적방법.채집다개품충유채자400～1 000 nm범위적고광보도상수거,통과주성분분석법(PCA)획득주성분도상,학정특정파장;채용기우회도직방도화회도공생구진연합적통계방법종특정도상중제취문리특정삼수,응용인공신경망락건립유채자품충감별모형.결과표명,모형훈련시품충판별솔위93.75%,예측적판별솔위91.67%.설명고광보도상기술대유채자품충구유교호적분류화감별작용.
