基于理化参数和图谱特征的稻曲病病害高光谱识别
Journal of Anhui Normal University(Natural Science）（2023）
Abstract
基于水稻冠层高光谱数据和样点植株理化数据,首先利用连续小波分析、灰度共生矩阵等方法提取高光谱图像的图谱特征,并对主要理化指标和病害程度做相关性分析,然后通过Relief F算法对多特征进行优选,最后建立不同核的支持向量机分类模型.结果表明:理化特征参与下的分类精度较高,通过Relief F算法筛选得到的最优特征中四项理化特征均在内,最后精度达到0.95.研究证实了理化参数对稻曲病识别的重要作用,可以为大田水稻病害监测提供新思路.
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