利用神经网络提取棉花叶片数字图像氮素含量的初步研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李小正

作者： 李小正;谢瑞芝;王克如;白中英;李少昆;王方永;高世菊

作者机构：

关键词： 数字图像;线性网络;BP神经网络;径向基网络;氮素含量

期刊名称： 作物学报

ISSN： 0496-3490

年卷期： 2007 年 33 卷 10 期

页码： 1662-1666

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 选取6种输入向量组合,利用线性网络、BP网络以及径向基网络等3种神经网络模型进行比较研究,筛选最适宜网络模型和最佳输入组合,建立叶片数字图像彩色信息和叶片氮含量的关系模型,探索利用神经网络技术获取叶片数字图像信息的方法。结果表明,径向基网络在利用数字图像(B,H,G-R,G/R)指标作为网络输入向量时,能够实现获取棉花叶片数字图像氮含量的目标。径向基网络训练的180组样本的训练精度均达到极显著水平(r=0.9022**),30组测试样本的预测值与实测值也达到极显著相关(r=0.8674**),径向基网络和(B,H,G-R,G/R)向量是一种适合本研究的数学模型。对利用神经网络提取棉花叶片数字图像氮含量技术的初步探索,拓展了神经网络和数字图像技术在农业生产中的应用。

分类号： S562`S126

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