基于高光谱图像及ELM的生菜叶片氮素水平定性分析

基于高光谱图像技术与极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模式识别方法构建一套生菜叶片氮素水平鉴别模型。利用3种不同氮浓度的营养液无土栽培各氮素水平生菜,在莲座期采集每类氮素水平生菜叶片各84片,利用高光谱图像采集系统采集生菜叶片高光谱图像,并在每个高光谱图像上选取叶片4个不同位置的60×60像素的感兴趣区域(ROI),求取感兴趣区域光谱数据平均值作为叶片样本的原始光谱,利用标准正态变量校正对原始光谱进行预处理,采用主成分分析法对光谱进行降维。采用ELM对训练样本进行建模,并与传统的BP及SVM算法模型进行对比。从实验结果可以看出,ELM模型训练时间和分类正确率分别为0.623 04 s和100%,在训练时间相当的情况下,ELM分类正确率高于SVM模型,在分类正确率相当的情况下,ELM模型的训练时间比BP模型要短。研究结果表明,基于高光谱图像技术及ELM可以构建生菜叶片氮素水平分类模型。