识别不同水稻株型的高光谱模式方法的建立

文献类型： 中文期刊

第一作者： 张浩

作者： 张浩;欧阳由男;王会民;朱练峰;金千瑜;郑可锋

作者机构：

关键词： 光谱特征;水稻;主成分分析;人工神经网络

期刊名称： 核农学报

ISSN： 1000-8551

年卷期： 2010 年 24 卷 06 期

页码： 1274-1279

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 提出了一种用高光谱技术快速识别不同水稻株型的新方法。首先在试验田内选择33个不同的水稻品种,测定了每个品种的14个株型特征参数,并采用荷兰Avantes公司的AvaSpec-2048便携式光谱仪采集不同株型水稻的高光谱数据。通过聚类分析,将所有水稻品种分为差异较大的3个株型类别。再采用平均平滑法和标准归一化方法对光谱数据进行预处理,对光谱数据主成分分析并获得各主成分数据。最后将主成分数据作为BP神经网络的输入变量,株型类别作为输出变量,建立了三层人工神经网络识别模型,并用模型对预测样本进行预测。结果表明,预测准确率为100%。该方法实现了对不同水稻株型的快速、无损识别。

分类号： S511

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