基于卷积神经网络模型的大豆花叶病初期高光谱检测

为减轻花叶病对大豆产量的影响,实现对大豆花叶病害初期的快速检测,本文提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型的大豆花叶病害的诊断识别方法。首先对分别接种SC3、SC7病毒7 d后发病初期及正常的‘南农1138-2’大豆样本各80片(共计240片)进行高光谱图像采集,根据其图像信息提取并计算感兴趣区域的平均光谱值,建立基于高光谱图像的CNN模型。最终模型训练集识别率达到94.79%,预测集识别率达到92.08%,其中对接种SC3病毒的花叶病叶片识别率为88.75%,对接种SC7病毒的花叶病叶片识别率为93.13%,对正常叶片识别率为94.38%。对比最小二乘支持向量机和极限学习机模型,CNN模型能够更充分提取光谱的深层特征信息,识别效果显著提高。研究表明,基于高光谱图像的CNN模型能够更精确地实现对大豆花叶病初期检测,将CNN与高光谱结合的方法也为病害检测提供了一种新思路。