基于机器学习和深度学习的玉米种子活力光谱检测

为解决传统的种子活力检测方法存在耗时长、损伤种子等问题,实现种子活力的快速无损检测,分别利用机器学习和深度学习算法结合高光谱成像技术构建玉米种子3个活力梯度分类模型,通过人工老化方式将1 012粒玉米种子分为3个活力梯度样本,采集其高光谱数据后通过卷积平滑（SG）和多元散射校正（MSC）去除高光谱噪声,分别采用主成分分析（PCA）、连续投影算法（SPA）进行光谱特征降维,再从降维后的波段中抽取1 156、1 191和1 463 nm 3个波段合成假彩色图像,用局部二值模式（LBP）提取感兴趣区域的纹理特征,并与纯光谱特征融合。分别基于纯光谱特征构建决策树（DT）和支持向量机（SVM）模型和融合特征建立随机森林（RF）、SVM和极端梯度提升树（XGBoost）模型等机器学习模型。将假彩色图像输入ResNet18、MobileNetV2、DenseNet121、Efficientb0、Efficientb2等5个深度学习模型中进行玉米种子活力预测。结果显示,就机器学习方法而言,针对纯光谱特征表现最好的是PCA-SVM模型,其测试集准确率为92.5%;针对融合特征表现最好的是SVM模型,其测...     

田间作物信息监测技术的研究现状与展望

利用田间监测技术采集作物信息,可以实时获取田间作物的生长情况,并做出相应决策,对提高作物的产量和品质有重要作用。针对依赖于人工采样测量的传统作物田间监测方法存在效率低下、主观性强、特征单一等缺点,田间作物的快速监测、信息获取及分析技术成为了当下的研究热点。本文从采集目标、监测平台以及不同数据(信息)分析方法 3个方面分析了国内外田间作物监测技术的研究现状,总结了目前我国田间作物监测中存在的问题,并对今后在监测技术创新、信息解析技术、数据(信息)标准化与共享化,以及基础设施及推广方面的发展提出了建议,以期为我国田间作物监测技术的创新和产业发展提供参考。