基于三维点云和集成学习的大田烟草株型特征识别

文献类型： 中文期刊

第一作者： 贾奥博

作者： 贾奥博;董天浩;张彦;朱冰琳;孙延国;吴元华;石屹;马韫韬;郭焱

作者机构：

关键词： 三维点云;烟草;表型;机器学习;株型

期刊名称： 浙江大学学报(农业与生命科学版)

ISSN： 1008-9209

年卷期： 2022 年 48 卷 003 期

页码： 393-402

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为构建高效的大田烟草株型定量化方法,本研究基于多视角图像序列并采用运动恢复结构算法重建了5个品种烟草植株的三维点云.根据常用的烟草株型特征指标,基于烟株三维点云自动提取株高、顶宽、底宽、叶层最大宽等10个表型参数,并基于大田原位手动测量的株高和叶层最大宽对计算精度进行评估.结果表明,基于三维点云提取的株高和叶层最大宽与实测值的决定系数(R2)均大于0.97,均方根误差分别为3.0、3.1 cm.同时,采用不同方法对提取的烟草表型性状进行分析.组间相关性分析结果表明,有16对性状呈极显著正相关,1对性状呈极显著负相关.单因素多元方差分析结果表明,各品种株型之间具有极显著差异.利用主成分分析提取前3个主成分,其对总体方差的累计贡献率为81.6%.基于Stacking集成学习方法进行株型判别,其准确率达到93.7%,显著高于随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯等3种机器学习模型的准确率.本研究可为大田烟草表型特征及株型识别提供方法依据.

分类号： TP391.7%S126%S572

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