基于高光谱成像技术的蓝莓果实成熟度识别研究(英文)

在蓝莓收获期,果实成熟度识别的预先识别对果实收获管理及产量评估具有重要意义。基于遥感的高光谱成像技术,以其包含丰富的光谱及空间信息,在复杂背景对象识别中具有极大的开发潜力。通过采集美国佛罗里达州三种典型南部高丛蓝莓的高光谱图像,研究了基于高光谱图像处理技术在复杂背景中进行蓝莓果实成熟度（成熟、近成熟以及未成熟）识别的数据处理算法。通过支持向量数据描述（SVDD)和K-means聚类算法,构建了蓝莓果实成熟度识别模型,从像素层面和外观层面对蓝莓果实进行混合识别。实验结果表明：对蓝莓成熟果实的识别正确率达到96.1%,近成熟果实识别率为94.7%,青果识别率为91.2%。为了评估算法性能,使用另外两种对象识别算法（KNN和SAM）作为比较,试验表明新提出的算法对复杂背景适应性更好,尤其是对小尺寸对象识别准确率更高。