邹华东
- 作品数：2 被引量：19H指数：2
- 供职机构：江苏大学更多>>
- 发文基金：江苏高校优势学科建设工程项目国家高技术研究发展计划江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于高光谱图像技术的稻田苗期杂草稻识别被引量：17
- 2013年
- 以生长期为10 d的杂草稻和水稻为研究对象,采集其高光谱图像信息,对其进行滤波预处理后,利用主成分分析方法优选出1 448.89 nm和1 469.89 nm波长下的特征图像。对每个特征图像,分别提取其形状特征、纹理特征和颜色特征,共18个特征变量。基于这些特征变量,利用神经网络方法建立杂草稻和水稻的判别模型,模型训练时杂草稻和水稻的回判率都为100%;预测时,杂草稻的回判率为92.86%,水稻的回判率为96.88%。研究表明,利用高光谱图像技术快速鉴别稻田苗期杂草稻是可行的。
- 陈树人邹华东吴瑞梅闫润毛罕平
- 关键词：杂草稻水稻高光谱图像神经网络
- 基于人工神经网络的稻田杂草稻光谱识别被引量：3
- 2013年
- 利用便携式光谱仪采集水稻和杂草稻叶片的光谱信息,光谱的波段范围是350～2 500nm。同时,利用求一阶导数来对原始光谱数据进行预处理,对预处理后的光谱数据进行主成分分析,优选出4个波段点:525,722,1 392,1 882 nm。在每个波段点处选择10个特征波段,组成40×48的矩阵作为神经网络的输入模型。利用Matlab建立BP神经网络的识别模型进行训练,对于训练好的模型进行仿真以及模型检验,其识别精度可以达到90%以上。
- 邹华东陈树人陈刚闫润
- 关键词：杂草稻光谱人工神经网络
