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        基于近地高光譜數(shù)據(jù)和遺傳算法優(yōu)化的支持向量機(jī)麥穗尺度赤霉病識別

        2020-11-16 02:21:46黃林生張寒蘇阮超黃文江胡廷廣趙晉陵
        關(guān)鍵詞:小麥赤霉病小波變換相關(guān)性分析

        黃林生 張寒蘇 阮超 黃文江 胡廷廣 趙晉陵

        摘 要:為了實現(xiàn)小麥赤霉病的有效防控,給大區(qū)域尺度赤霉病監(jiān)測提供理論支撐。該文利用麥穗非成像高光譜數(shù)據(jù)提出了小麥赤霉病敏感特征篩選和監(jiān)測模型構(gòu)建方法。通過相關(guān)性分析共選出了8個敏感特征:包括350-400 nm、500-600 nm和720-1000 nm三個特征波段,MSR、NDVI和SIPI三個植被指數(shù),以及WF01和WF02兩個小波特征。將篩選出的敏感特征,結(jié)合SVM、和經(jīng)過GA算法優(yōu)化的SVM(GASVM)共建立了16種小麥赤霉病監(jiān)測模型,并對兩類模型的監(jiān)測精度進(jìn)行對比,結(jié)果顯示:相同特征變量下通過GASVM建立的監(jiān)測模型整體精度比通過SVM算法建立的模型精度更高,其中,MSR結(jié)合GASVM的總體精度達(dá)75%, Kappa系數(shù)為0.47。說明GASVM算法能夠用于小麥赤霉病的監(jiān)測,對提高病害監(jiān)測精度具有重要應(yīng)用價值。

        關(guān)鍵詞:小麥赤霉病;高光譜數(shù)據(jù);相關(guān)性分析;遺傳算法;小波變換;支持向量機(jī)

        DOI: 10.25165/j.ijabe.20201302.5331

        引用信息: Huang L S, Zhang H S, Ruan C, Huang W J, Hu T G, Zhao J L. ?Detection of scab in wheat ears using in situ hyperspectral data and support vector machine optimized by genetic algorithm. ?Int J Agric & Biol Eng, 2020; 13(2): 182–188.

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