【摘 要】
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为了控制水稻螟虫预警和喷洒农药用量,实现对水稻螟虫虫害的无损检测,提出了基于主成分分析特征波段检测方法和基于迭代阈值的最优波段检测方法,确定了水稻茎秆螟虫检测的特征波段和最优波段,提取出单波段和组合波段的图像来分割虫孔,从而实现水稻螟虫的精准的无损检测.首先通过高光谱得到的120个样品反射率信息分析确定了光谱区域为450～1000 nm.基于主成分分析特征波段检测方法,对高光谱图像进行主成分分析,通过前五个主成分图像比较确定第三主成分图像为最佳,然后根据第三主成分图像中各个波段的贡献率来选取特征波长(66
【机 构】
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华东交通大学机电与车辆工程学院,智能机电装备创新研究院,江西 南昌 330013
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为了控制水稻螟虫预警和喷洒农药用量,实现对水稻螟虫虫害的无损检测,提出了基于主成分分析特征波段检测方法和基于迭代阈值的最优波段检测方法,确定了水稻茎秆螟虫检测的特征波段和最优波段,提取出单波段和组合波段的图像来分割虫孔,从而实现水稻螟虫的精准的无损检测.首先通过高光谱得到的120个样品反射率信息分析确定了光谱区域为450～1000 nm.基于主成分分析特征波段检测方法,对高光谱图像进行主成分分析,通过前五个主成分图像比较确定第三主成分图像为最佳,然后根据第三主成分图像中各个波段的贡献率来选取特征波长(668.8和750 nm),最后结合全局阈值分割和图像掩膜等图像处理方法实现对虫孔区域的判别.而利用基于迭代阈值的最优波段检测方法,在可见光波段450～750 nm范围和近红外波段750～1000 nm范围内应用混合距离挑选最佳的单波段,通过单波段来确定组合波段,对单波段和组合波段进行迭代阈值分割,其中753.5 nm波长分割效果最好,故确定753.5 nm为最优波长,然后提取该波长的图像采用一种基于迭代阈值虫孔提取方法和形态学处理,最后能对水稻茎秆虫孔区域进行判别来实现水稻茎秆虫害是否存在.对60个虫害水稻茎秆和60个正常水稻茎秆进行检测,应用基于主成分分析特征波段检测方法在668.8和750 nm波长处检测率分别为95.8％ 和93.3％,而应用基于迭代阈值的最优波长检测方法在753.5 nm波长处检测率高达96.7％.说明利用基于迭代阈值的最优波长检测方法对水稻螟虫的检测更加精确,也说明所获取的特征波段和最优波段为以后水稻螟虫虫害的多光谱成像技术提供了理论参考.
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