文献类型： 中文期刊
作者： 步正延 1 ; 李臻峰 1 ; 宋飞虎 1 ; 李斌 1 ; 李静 1 ;
作者机构： 1.江南大学机械工程学院;江苏省食品先进制造装备技术重点实验室;国家农业信息化工程技术研究中心
关键词： 太赫兹;叶片;含水率;主成分分析;图像处理;数据建模
期刊名称： 浙江农业学报
ISSN： 1004-1524
年卷期： 2018 年 08 期
页码： 1420-1426
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 为了实现叶片水分含量的快速、精准检测,提出一种基于太赫兹成像技术的大豆叶片水分含量测定方法。利用太赫兹光谱成像系统获取96份大豆叶片太赫兹图像,采用干燥法测量叶片含水率,通过主成分分析(PCA)提取出水分敏感特征波段0.557、1.098、1.163 THz,对这3个特征波段下的叶片图像采用自适应阈值分割法,将其分为叶脉图像与叶肉图像,分别求取各自的图像灰度特征,并分为叶片特征组(G1)、叶脉特征组(G2)和叶肉特征组(G3)。分别采用多元线性回归(MLR)、反向传播神经网络(BP-ANN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,以上述3个特征组作为输入,构建出9种大豆叶片水分预测模型。对比分析各模型性能,发现基于G3的LS-SVM模型预测结果最好,校正集和预测集的决定系数和均方根误差分别为0.967 8、0.963 2,0.057 8、0.046 5。试验结果表明,利用太赫兹成像技术来检测叶片中的水分含量具有非常高的预测精度,为作物叶片水分含量测定提供了一种行之有效的检测手段。
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