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基于校正光谱序列融合的小麦腥黑穗病籽粒分类方法
被引量：
3
1
作者
梁琨
宋金鹏
+3 位作者
张驰
梅秀明
陈赵越
张靖笛
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期263-272,共10页
针对小麦腥黑穗病轻度患病籽粒易与健康籽粒混淆,人工识别难度大的问题,将校正光谱序列融合技术与深度学习模型相结合,实现小麦腥黑穗病籽粒快速、精准分类。以健康、轻度患病、重度患病各300粒小麦籽粒的高光谱数据为样本,通过多元散...
针对小麦腥黑穗病轻度患病籽粒易与健康籽粒混淆,人工识别难度大的问题,将校正光谱序列融合技术与深度学习模型相结合,实现小麦腥黑穗病籽粒快速、精准分类。以健康、轻度患病、重度患病各300粒小麦籽粒的高光谱数据为样本,通过多元散射校正算法(MSC)和标准正态变换算法(SNV)对原始光谱进行预处理,并利用二维相关光谱法(2D-COS)分析SNV与MSC算法处理后的光谱之间的互补性。使用校正光谱序列融合技术将原始光谱、SNV预处理光谱与MSC预处理光谱三者进行融合得到序列融合光谱,以充分利用不同光谱预处理数据间的互补信息。最终,利用序列融合光谱数据建立基于ResNet 50算法的小麦腥黑病分类模型。试验结果表明,序列融合光谱ResNet 50模型总体准确率最高为93.89%,F1值为93.87%,分类性能优于单一预处理光谱建立的ResNet 50模型。为进一步评估模型分类效果,使用序列融合光谱分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)以及集成学习算法模型随机森林(RF)与极端梯度提升树(XGBoost)模型,并进行对比,结果显示:SVM、PLS-DA、RF与XGBoost总体准确率分别为81.67%、84.44%、89.44%与90.55%,F1值分别为81.59%、84.04%、89.49%与90.59%,ResNet 50总体准确率与F1值优于传统光谱分析模型。因此,本研究表明校正光谱序列融合技术结合深度学习模型,能够实现对不同患病程度腥黑穗病籽粒的有效分类。
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关键词
小麦腥黑穗病
籽粒分类
校正光谱序列融合
二维相关
光谱
法
深度学习
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职称材料
题名
基于校正光谱序列融合的小麦腥黑穗病籽粒分类方法
被引量：
3
1
作者
梁琨
宋金鹏
张驰
梅秀明
陈赵越
张靖笛
机构
南京农业大学人工智能学院
南京农业大学江苏省智能化农业装备重点实验室
南京农业大学工学院
南京市产品质量监督检验院国家市场监管重点实验室(生物毒素分析与评价)
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期263-272,共10页
基金
江苏省自然科学基金面上项目(BK20221518)
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(23)1002)。
文摘
针对小麦腥黑穗病轻度患病籽粒易与健康籽粒混淆,人工识别难度大的问题,将校正光谱序列融合技术与深度学习模型相结合,实现小麦腥黑穗病籽粒快速、精准分类。以健康、轻度患病、重度患病各300粒小麦籽粒的高光谱数据为样本,通过多元散射校正算法(MSC)和标准正态变换算法(SNV)对原始光谱进行预处理,并利用二维相关光谱法(2D-COS)分析SNV与MSC算法处理后的光谱之间的互补性。使用校正光谱序列融合技术将原始光谱、SNV预处理光谱与MSC预处理光谱三者进行融合得到序列融合光谱,以充分利用不同光谱预处理数据间的互补信息。最终,利用序列融合光谱数据建立基于ResNet 50算法的小麦腥黑病分类模型。试验结果表明,序列融合光谱ResNet 50模型总体准确率最高为93.89%,F1值为93.87%,分类性能优于单一预处理光谱建立的ResNet 50模型。为进一步评估模型分类效果,使用序列融合光谱分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)以及集成学习算法模型随机森林(RF)与极端梯度提升树(XGBoost)模型,并进行对比,结果显示:SVM、PLS-DA、RF与XGBoost总体准确率分别为81.67%、84.44%、89.44%与90.55%,F1值分别为81.59%、84.04%、89.49%与90.59%,ResNet 50总体准确率与F1值优于传统光谱分析模型。因此,本研究表明校正光谱序列融合技术结合深度学习模型,能够实现对不同患病程度腥黑穗病籽粒的有效分类。
关键词
小麦腥黑穗病
籽粒分类
校正光谱序列融合
二维相关
光谱
法
深度学习
Keywords
common bunt
wheat kernel classification
series fusion of scatter correction
two-dimensional correlation spectroscopy
deep learning
分类号
S512.1 [农业科学—作物学]
S41-30 [农业科学—植物保护]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于校正光谱序列融合的小麦腥黑穗病籽粒分类方法
梁琨
宋金鹏
张驰
梅秀明
陈赵越
张靖笛
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
已选择
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