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1.
【目的】基于高光谱特征初步判别油菜摘薹情况,为实现高光谱反演籽粒油酸含量提供理论指导。【方法】使用FieldSpec 3地物光谱仪采集油菜盛花期叶片光谱数据,采用Agilent GC-MS 7980B气相色谱仪分析摘薹和未摘薹处理的籽粒油酸含量,比较2组处理的平均原始光谱反射率特征,及其油菜叶片原始及一阶微分光谱反射率与籽粒油酸含量相关性,在此基础上构建基于原始光谱特征波长的支持向量机(SVM)判别模型、基于光谱参数的油酸含量二项式模型、基于一阶微分光谱特征波长的油酸含量多元线性逐步回归(MLSR)及偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,并利用独立样本T检验对模型精度进行验证。【结果】发现未摘薹及摘薹处理的平均原始光谱反射率曲线在760~1080nm波段存在一定差异。未摘薹及摘薹处理的原始光谱反射率与籽粒油酸含量相关性曲线存在一定差异,未摘薹处理的原始光谱反射率在484~956和1001~1146 nm波段与籽粒油酸含量呈正相关,摘薹处理的原始光谱反射率在1882~2111和2324~2499 nm波段与油菜籽粒油酸含量呈正相关,说明摘薹会影响油菜光谱反射率与籽粒油酸含量的相关性表现。选取位于760~1080 nm波段4个拐点波长(760、920、970和1080 nm)的原始光谱反射率作为自变量,用以构建SVM判别模型,经过多次随机取样比较构建所有SVM判别模型,发现最佳判别模型的训练集样本总体精度为86.1%,验证集样本总体精度为77.8%,说明利用高光谱技术判别油菜是否摘薹具有一定的可行性。光谱参数模型中RVI模型对未摘薹处理油菜籽粒油酸含量的反演效果最佳,且该模型与未摘薹处理籽粒油酸含量的相关系数(-0.705)最高。比较全部油菜籽粒油酸含量预测模型类型,PLSR模型对未摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R2=0.590、RMSE=0.610,MLSR模型对摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R2=0.773、RMSE=0.874。利用独立样本T检验对二者模型测试集样本进行验证,未摘薹样本P=0.839,摘薹样本P=0.858,二者样本实测值与预测值均无显著差异(P>0.05),模型合理,说明利用高光谱技术对油菜籽粒油酸含量进行预测可行。【建议】引入随机森林等机器学习算法,更好地选取特征波长(显著相关波长或全波段等),提高光谱数据对油菜籽粒油酸含量的预测能力。后期的试验应侧重于多品种油菜籽粒油酸含量估测研究,探索高光谱技术估测油菜籽粒油酸含量是否具备普遍的可行性。利用高光谱技术反演其他油菜籽粒品质指标,为高光谱遥感监测油菜品质提供理论依据。 相似文献
2.
通过维数约简实现特征提取是图像识别的一个重要步骤.由于同一种作物病害叶片和病斑图像的高度复杂性,在各种不同拍摄角度、位置和光照等条件下得到的图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于作物叶部病害识别.本文在判别局部保持投影(Discriminant Locality Preserving Projections,DLPP)的基础上,提出一种基于DLPP的苹果叶部病害识别方法.首先利用GrabCut算法对采集的病害叶部图像进行背景分割,然后利用分水岭算法对去背景图像进行分割,得到病斑图像;再利用DLPP将病斑图像投影到低维判别空间,得到分类特征;最后利用K-最近邻分类器进行病害类别识别.在实际苹果病害叶片图像数据库上的实验结果表明,该方法是有效可行的. 相似文献
3.
利用颜色和纹理特征判定玉米植株干旱程度是玉米旱情监测识别的新途径,良好的统计判别模型构建方法对实现这一新途径意义重大。采集了玉米出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-成熟3个生长发育阶段适宜、轻旱、中旱、重旱、特旱5个干旱程度的玉米植株图像,用MATLAB软件从图像中提取玉米植株的颜色和纹理特征数据,以SPSS软件对特征数据的训练集进行Fisher逐步判别分析,获得Fisher判别函数组,结合曼哈顿距离判别规则,建立了玉米出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-成熟3个生长发育阶段的正视面、俯视面和侧视面共9个单视角统计判别模型,并将每个生长发育阶段的单视角统计判别模型联合构建为三维统计判别模型。玉米3个生长发育阶段的所有单视角判别模型在训练和测试时的平均判别准确率无显著差异,所有正视面和侧视面单视角统计判别模型训练和测试时的平均判别准确率均在90%以上,判别玉米不同干旱程度的准确率差异性小,所有俯视面单视角统计判别模型训练、测试时的平均判别准确率均低于85%,且判别玉米不同干旱程度的准确率差异性较大。玉米3个生长发育阶段的三维统计判别模型的训练和测试平均判别准确率在97%以上,且判别玉米不同干旱程度的差异性较小。玉米3个生长发育阶段的单视角统计判模型中,侧视面统计判别模型的判别效果最好,正视面统计判别模型次之,俯视面统计判别模型的判别效果相对较差,每个生长发育阶段的三维统计判别模型的判别效果均比单视角统计判模型好。 相似文献
4.
翅形态特征在重阳木斑蛾成虫性别鉴定中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了明确重阳木斑蛾的翅形态特征在其性别鉴定中的作用,探索雌雄难于区分的成虫的数值鉴定方法。采用图像处理与分析技术,通过爱普生扫描仪获取重阳木斑蛾前翅图,利用BugShape v1.0软件提取雌雄成虫翅的轮廓特征,利用tpsDig2软件获取翅脉交叉点位置特征,并利用独立样本t检验和标志点空间普氏叠加和扭曲分析,以明确此类特征在该成虫雌雄鉴定中的作用。结果表明,重阳木斑蛾成虫左右前翅轮廓特征在同一性别中差异不显著。仅利用左前翅数据进行分析时,翅面积、短轴长度、等效圆半径、偏心率、球状性和圆形度在两个性别中存在极显著差异,周长和长轴长度的差异达到显著水平,而紧凑度和叶状性差异不显著。使用左右前翅作为数据集进行分析时,除紧凑度和叶状性差异仍不显著外,其余参数均达到极显著水平。雌雄前翅轮廓特征作为指标来判别性别时正确率为100%,但存在左右翅相互错判现象。翅膀内部翅脉交叉点的空间位置在个体间存在较大差异,主要表现在相对于翅的横向方向变异大。雌雄间的差异主要存在于外缘附近的翅脉交叉点。结论:通过前翅的轮廓特征可以区分重阳木斑蛾雌雄成虫的差异。翅脉交叉点空间位置在雌雄间和个体间存在一定的变异。 相似文献
5.
基于叶面颜色特征建立番茄氮元素缺乏分级模型判别准确率可达08以上。夏季定植的番茄叶片表面会覆盖粘质腺毛,粘质腺毛利于番茄吸收水分和营养元素,相同营养液氮离子浓度下叶片黄化过程异于未覆盖粘质腺毛的叶片。故仅基于叶面颜色特征建立分级模型,其准确率降至0.65。覆盖粘质腺毛番茄其叶片周长和叶面积两个形状特征均小于未覆盖粘质腺毛的番茄叶片,本文将番茄叶片两个形状特征结合原有叶面颜色特征共同作为模型输入,建立新的番茄氮元素缺乏分级模型。搭建图像采集系统,该图像采集单元由树莓派和其相机模块构建,使用WiFi或4G网络完成智能手机、图像采集单元、本地计算机之间无线数据传输。智能手机通过Web界面可远程控制采集图像并将图像传输到云平台存储。本地计算机对图像进行预处理提取叶片形状、颜色特征后输入模型进行预测,并输出预测结果。试验结果表明,图像采集系统春季和夏季平均温度在19.7~28.3℃范围内,光照在1.125~9.543lx范围内均可正常使用,采集的图像经预处理分割后降低了环境光线的影响。使用优化后的加权随机森林模型,基于形状特征和颜色特征相结合的叶片氮元素缺乏分级判别准确率可达0.83。 相似文献
6.
7.
8.
以2009和2010年10 m分辨率的ALOS多光谱遥感影像为数据源,采用计算机自动分析与人机交互判别相结合的方法,对广东省水土流失状况进行了遥感分析。结果表明:广东省土地利用以林草地、水田、建筑用地、水域和旱地为主,植被覆盖状况良好,珠三角和粤西地区地形平缓,粤北山区地形起伏较大;全省水土流失总面积20945.87 km 2,其中自然侵蚀面积14781.06 km 2,人为侵蚀面积6164.81 km 2;全省水土流失以轻度和中度侵蚀为主,主要分布在河源、梅州和云浮等地,其中生产建设活动导致的人为侵蚀集中分布在惠州、清远和广州等地。 相似文献
9.
【目的】 建立全麦粉标记物烷基间苯二酚(ARs)的高效液相检测方法,对全麦粉和小麦粉中ARs同系物组成进行分析,实现全麦粉真伪品质评价。【方法】 探究高效液相条件,建立ARs同系物5-十七烷基间苯二酚(C17:0)、5-十九烷基间苯二酚(C19:0)、5-二十一烷基间苯二酚(C21:0)、5-二十三烷基间苯二酚(C23:0)和5-二十五烷基间苯二酚(C25:0)的高效液相检测方法,并进行方法学评价。以国内外全麦粉、小麦粉及小麦麸皮等共47份样品为研究对象,测定ARs同系物的含量,分析其ARs同系物组成,并进行热图分析和主成分分析。【结果】 选用ZORBAX SB-C18(150 mm×4.6 mm,5 μm,Agilent)色谱柱,流动相选用0.1%甲酸水溶液和0.1%甲酸甲醇溶液进行梯度洗脱,在紫外检测波长280 nm、柱温35℃、流速0.5 mL·min-1、进样量20 μL条件下,可在35 min内有效分离5种ARs同系物,各个同系物的色谱峰峰形对称,分离度好。经方法学评价,该方法具有良好的精密度和灵敏度,标准曲线线性相关系数均大于0.999,检出限为0.06—0.19 μg·mL -1,回收率为81.16%—112.92%,精密度标准偏差为0.02%—4.02%,可作为ARs同系物的测定方法。通过热图聚类分析可知不同检测样品中ARs同系物组成及总量存在显著差异(P<0.05)。麦粉样品ARs同系物组成中C21:0最多,占33%—61%;C19:0次之,占12%—44%;C17:0、C23:0和C25:0的含量占比较小。美国、加拿大全麦粉的ARs同系物组成丰富度和含量相近,国外全麦粉中ARs同系物组成含量高于国内全麦粉。国内全麦粉中的ARs同系物组成比小麦粉中的ARs同系物组成丰富度高,但个别小麦粉除外。小麦麸皮F1中ARs同系物组成和总含量显著高于全麦粉和小麦粉,其ARs总含量高达1 795.78 μg·g-1,与其他样品相比差异显著(P<0.05)。经主成分分析得出,麦粉样品间的主要差异指标为ARs同系物组成含量,作为第1主成分,其累积贡献率为98.40%。小麦麸皮与其他麦粉样品的相对分散最远,中国小麦粉的分散度最大。美国全麦粉和加拿大全麦粉几乎重叠,而中国全麦粉和部分小麦粉与美国、加拿大全麦粉部分交叉。【结论】 本研究建立的液相方法能够有效、快速的对全麦粉中ARs同系物进行定量,适用于麦类全谷物产品中ARs同系物含量的测定。同时,通过全麦粉和小麦粉中ARs同系物组成对比分析可知,全麦粉中的ARs同系物组成丰富度优于小麦粉中的ARs同系物组成丰富度。 相似文献