江苏大学学报（自然科学版）
江囌大學學報（自然科學版）
강소대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIANGSU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2011年
2期
134-139
,共6页
石吉勇%邹小波%赵杰文%殷晓平
石吉勇%鄒小波%趙傑文%慇曉平
석길용%추소파%조걸문%은효평
高光谱图像%遗传算法%独立分量法%叶绿素%黄瓜叶
高光譜圖像%遺傳算法%獨立分量法%葉綠素%黃瓜葉
고광보도상%유전산법%독립분량법%협록소%황과협
用遗传算法(GA)和独立分量法(ICA)提取黄瓜叶高光谱图像的特征信息,对高光谱图像技术检测叶绿素含量及其叶面分布的可行性进行了研究.高光谱图像标定校正后,提取其中的光谱信息,采用GA对光谱信息进行特征波长选择,将GA优选出来的光谱进行ICA信号分析并结合叶绿素含量值建立多元线性回归模型(MLR).结果表明GA共优选出280个特征波长,在此基础上提取光谱的8个ICA信号建立叶绿素含量MLR模型,模型对应的预测集相关系数为0.931 2,对应的预测均方根误差为0.191 4.提取所有像素点光谱在特征波长下对应的8个ICA信号,代入建立的叶绿素含量模型中,快速计算出所有像素点对应的叶绿素含量,得到黄瓜叶叶绿素含量叶面分布图.研究结果表明:利用高光谱图像技术结合GA与ICA快速、无损检测叶片叶绿素含量及其叶面分布是可行的.
用遺傳算法(GA)和獨立分量法(ICA)提取黃瓜葉高光譜圖像的特徵信息,對高光譜圖像技術檢測葉綠素含量及其葉麵分佈的可行性進行瞭研究.高光譜圖像標定校正後,提取其中的光譜信息,採用GA對光譜信息進行特徵波長選擇,將GA優選齣來的光譜進行ICA信號分析併結閤葉綠素含量值建立多元線性迴歸模型(MLR).結果錶明GA共優選齣280箇特徵波長,在此基礎上提取光譜的8箇ICA信號建立葉綠素含量MLR模型,模型對應的預測集相關繫數為0.931 2,對應的預測均方根誤差為0.191 4.提取所有像素點光譜在特徵波長下對應的8箇ICA信號,代入建立的葉綠素含量模型中,快速計算齣所有像素點對應的葉綠素含量,得到黃瓜葉葉綠素含量葉麵分佈圖.研究結果錶明:利用高光譜圖像技術結閤GA與ICA快速、無損檢測葉片葉綠素含量及其葉麵分佈是可行的.
용유전산법(GA)화독립분량법(ICA)제취황과협고광보도상적특정신식,대고광보도상기술검측협록소함량급기협면분포적가행성진행료연구.고광보도상표정교정후,제취기중적광보신식,채용GA대광보신식진행특정파장선택,장GA우선출래적광보진행ICA신호분석병결합협록소함량치건립다원선성회귀모형(MLR).결과표명GA공우선출280개특정파장,재차기출상제취광보적8개ICA신호건립협록소함량MLR모형,모형대응적예측집상관계수위0.931 2,대응적예측균방근오차위0.191 4.제취소유상소점광보재특정파장하대응적8개ICA신호,대입건립적협록소함량모형중,쾌속계산출소유상소점대응적협록소함량,득도황과협협록소함량협면분포도.연구결과표명:이용고광보도상기술결합GA여ICA쾌속、무손검측협편협록소함량급기협면분포시가행적.
