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文檔簡介
1、病蟲害是影響農作物產量和品質的重要因素,如何對其進行實時監(jiān)測和快速準確區(qū)分對指導農作物生產管理具有重要意義。傳統(tǒng)的監(jiān)測和區(qū)分方法是通過植保專家抽樣調查、人工區(qū)分進行判斷,費時費力,難以滿足大面積調查的需求。隨著科學技術的快速發(fā)展,植保專家利用圖像處理、模式識別、遙感等技術對植物病蟲害進行監(jiān)測和識別,取得了顯著效果。但是,已有技術和開發(fā)的傳感器距離實用、低值、便攜應用仍有差距。本論文以小麥葉部條銹病、白粉病為觀測對象,結合圖像處理和模式識
2、別技術探索適用儀器開發(fā)的小麥病害快速識別方法,設計了一款基于Android智能手機的病害診斷系統(tǒng)。主要內容、創(chuàng)新點和結果如下:
(1)研究了高通濾波、中值濾波、鄰域平均法3種圖像增強算法用于減少圖像采集環(huán)境帶來的影響;研究了3種分割算法(優(yōu)化分水嶺分割、自動閾值分割和水平集分割),以將病斑從小麥健康葉片中分離出來,用于提取病斑特征。從顏色、形狀和紋理三個方面(共計提取23個病斑特征參數)對小麥葉部病害特征進行描述。試驗結果表明
3、:單一的圖像增強算法不能達到理想增強效果,且單一的圖像分割算法也不能很好地將目標區(qū)域分割出來。因此,應將圖像增強和分割算法進行優(yōu)化以提高其增強和分割效果。
(2)研究了相關向量機(Relevance Vector Machine,RVM)、支持向量機(Support Vector Machine,SVM)和反向傳播神經網絡(Back Propagation NeuralNetwork,BPNN)三種圖像識別方法。本論文中選取1
4、50個不同嚴重程度(含輕度、中度和重度)的小麥葉部病害(條銹病、白粉?。樵囼灢牧希暂p中度病害為重點,選取其中68個病害葉片為訓練樣本,提取每個病害葉片的顏色、紋理和形狀共計23個特征,利用Relief算法計算病害顏色、紋理和形狀中每個特征的權重(即對病害識別的貢獻大?。?,并選取其中20個權重較大的特征作為SVM、BPNN和RVM的輸入參數,分別建立三種識別模型。通過2組試驗的68個測試樣本驗證,結果顯示:SVM、BPNN和RVM的平
5、均識別準確率分別為86.76%、91.17%和89.71%,而對輕中度病害的識別準確率分別為86.67%、90.00%和88.33%,其中,RVM的執(zhí)行效率分別是SVM和BP神經網絡的7.96和31.68倍。
(3)針對目前裝置攜帶不便、價格昂貴、專業(yè)性要求高等問題,結合RVM識別算法,開發(fā)了一款基于Android智能手機的小麥葉部病害診斷系統(tǒng)。本文利用Sony DSC-H9相機和SAMSUNG GT-N7100手機采集白粉病
6、和條銹病不同嚴重程度(輕度、中度和重度)樣本各66個(白粉病和條銹病各33個),選取其中48個(白粉病與條銹病各24個)作為訓練樣本,其余用作測試樣本;同時,改變手機采集樣本像素作為另一對照組來研究像素與識別率的關系,同上安排樣本分布。研究結果表明:RVM得到的平均識別率為88.89%,病害的正確識別率與采集工具有關,并與其像素成正比。因此,進行病害識別需選擇像素合適的手機以得到較高的準確率。同時,經應用測試發(fā)現,識別一副病害圖片可在2
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