多光谱成像技术诊断植物病虫害的人工神经网络模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 冯洁

作者： 冯洁;廖宁放;赵波;罗永道;李宝聚;戴志福

作者机构：

关键词： 多光谱成像;BP人工神经网络;植物病虫害诊断

期刊名称： 光学技术

ISSN： 1002-1582

年卷期： 2008 年 05 期

页码： 80-83

收录情况： 北大核心

摘要： 为了实现可靠的植物病虫害诊断,提出把人工神经网络和多光谱成像技术结合的方法,并将该方法用于常见的三种黄瓜病害的识别研究。在此基础上,实验采用窄带多光谱成像技术获取患病黄瓜叶面的14个可见光通道和近红外通道、全色通道的多光谱图像。利用BP网络对病斑样本的光谱信息进行学习分类。和14通道训练结果比较,增加850nm的近红外通道和全色通道,使网络的训练时间缩短、预测能力提高。实验结果表明,这种方法对植物进行快速、准确和非破坏性诊断提供可靠的技术支持。

分类号： S43

  • 相关文献

[1]基于多光谱和sRGB空间的自然植物色的重现. 李遂贤,廖宁放,石延霞,李宝聚. 2006

[2]近紫外-可见-短波近红外多光谱成像数据的糯玉米种子热损伤粒的无损快速鉴别. 王冬,韩平,吴静珠,赵丽丽,徐恒. 2021

[3]基于多光谱成像技术的小麦品种快速无损鉴定. 许学,马卉,王钰,刘伟,杨剑波,汪秀峰. 2019

[4]基于多光谱图像的水稻叶片叶绿素和籽粒氮素含量检测研究. 张浩,姚旭国,张小斌,祝利莉,叶少挺,郑可锋,胡为群. 2008

[5]基于MATLAB6.x的BP人工神经网络的土壤环境质量评价方法研究. 赵玉杰,师荣光,高怀友,王跃华,白志鹏,傅学起. 2006

[6]基于BP人工神经网络的大沽河湿地海水水质综合评价. 徐勇,赵俊,过锋,乔向英,张艳,陈聚法. 2015

[7]仪器测定客观评定冷却猪肉肉色. 孙京新,周光宏,罗欣,徐幸莲,汤晓艳. 2008

[8]镉在鲫鱼体内积累规律及BP人工神经网络模型预测. 马桂云,韩士群,严少华,唐婉莹,张振华. 2003

[9]基于GRA/BPNN的农作物害虫发生量预测模型. 彭琳,杨林楠. 2013

[10]基于BP神经网络的小麦群体图像特征识别. 李少昆,索兴梅,白中英,祁之力,刘晓鸿,高世菊,赵双宁. 2002

[11]近红外光谱法快速无损识别普通、高油、超高油玉米籽粒. 张愿,张录达,白琪林,陈绍江. 2009

[12]BP人工神经网络模型在珠江口水质评价中的应用. 李占东,林钦. 2005

[13]温室栽培基质耗水量与环境因子相关性的研究. 李珊,马丽丽,贺超兴,闫妍. 2011

作者其他论文 更多>>

微信小程序