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玉米典型叶部病害高光谱识别及其烈度分类
被引量：
2
1
作者
沈艳艳
赵玉涛
+4 位作者
陈庚申
吕振刚
赵峰
杨万能
孟冉
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024年第2期28-39,共12页
[目的/意义]近年来,玉米叶部病害发生日趋加重且呈现混发现象,严重威胁玉米产量和品质。但目前鲜有研究对叶部病害种类识别及其烈度分类进行结合,无法满足实际场景中玉米不同病害及不同烈度混发下的病害防控需求。[方法]提出一种基于高...
[目的/意义]近年来,玉米叶部病害发生日趋加重且呈现混发现象,严重威胁玉米产量和品质。但目前鲜有研究对叶部病害种类识别及其烈度分类进行结合,无法满足实际场景中玉米不同病害及不同烈度混发下的病害防控需求。[方法]提出一种基于高光谱技术实现玉米典型叶部病害种类识别及其烈度分类的方法,通过挖掘玉米大斑病、小斑病和南方锈病3种叶部病害的光谱特性,优选敏感特征构建基于病害发展全阶段(包含病害所有烈度)和病害单一烈度下的病害种类识别模型;进一步地,针对玉米叶部单一病害构建烈度分类模型,以期实现对不同叶部病害的全过程识别与病害烈度分类。[结果和讨论]3种玉米叶部病害在550~680 nm的可见光、740~760 nm的红边、760~1000 nm的近红外和1300~1800 nm的短波红外处其光谱变化显著。基于此提取的光谱特征能够有效捕捉病害特异性信息。基于病害发展全阶段构建的病害种类识别模型最优总体精度(Overall accuracy,OA)达77.51%,Macro F_(1)达0.77;而基于病害单一烈度下的病害种类识别模型精度随着病害烈度的增加而升高。在病害发展阶段处于重度烈度时,病害种类识别模型最优精度达95.06%,Macro F_(1)达0.94。此外,研究构建的3种玉米叶部病害烈度分类模型最优精度均超过70%,其中大斑病烈度分类效果最好(OA=86.25%,Macro F_(1)=0.85)。[结论]基于高光谱数据能够有效实现玉米典型叶部病害种类识别及其烈度分类,为大范围作物病害监测提供研究基础及理论依据,助力精准防控与绿色农业。
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关键词
玉米
病害
高光谱遥感
病害种类识别
病害
烈度分类
机器学习
在线阅读
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职称材料
卷积神经网络的多尺度改进及其在玉米病害症状识别中的应用
被引量：
16
2
作者
王美娟
尹飞
《河南农业大学学报》
CAS
CSCD
2021年第5期906-916,共11页
为解决传统卷积神经网络模型训练时间长、参数量大、泛化能力弱等问题,提出了一种基于VGG-16的改进多尺度卷积神经网络模型。用一个叠加卷积层替换VGG-16模型的最后3×3×512卷积层,并进行批归一化处理,提高模型训练速度;用全...
为解决传统卷积神经网络模型训练时间长、参数量大、泛化能力弱等问题,提出了一种基于VGG-16的改进多尺度卷积神经网络模型。用一个叠加卷积层替换VGG-16模型的最后3×3×512卷积层,并进行批归一化处理,提高模型训练速度;用全局池化层替换全连接层,大大减少模型参数总量。利用Plant Village公共数据集(健康玉米叶片、灰斑病、锈病和叶枯病叶片)结合大田试验采集的玉米病害图像数据对改进后模型进行训练和测试,并与常见的传统卷积神经网络模型进行对比。结果表明,模型参数和收敛时间均小于传统卷积神经网络,单一背景下的平均分类识别准确率达99.31%,明显优于传统神经网络模型(VGG-16的90.89%、ResNet-50的93.60%、Inception-V3的94.23%、MobileNet-V2的93.83%和DenseNet-201的95.70%)。同时,利用大田复杂背景病害图片测试新模型的泛化性,识别准确率达98.44%,单张图片测试平均仅需0.25 s。
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关键词
玉米
病害种类识别
多尺度卷积神经网络
VGG-16
全局池化
批归一化
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职称材料
题名
玉米典型叶部病害高光谱识别及其烈度分类
被引量：
2
1
作者
沈艳艳
赵玉涛
陈庚申
吕振刚
赵峰
杨万能
孟冉
机构
华中农业大学资源与环境学院
华中农业大学作物遗传改良全国重点实验室
襄阳市农业科学院
华中师范大学城市与环境科学学院/地理过程分析与模拟湖北省重点实验室
哈尔滨工业大学计算学部
智慧农场技术与系统全国重点实验室
哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
出处
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024年第2期28-39,共12页
基金
黑龙江省重点研发计划项目(2022ZX01A25,JD2023GJ01)。
文摘
[目的/意义]近年来,玉米叶部病害发生日趋加重且呈现混发现象,严重威胁玉米产量和品质。但目前鲜有研究对叶部病害种类识别及其烈度分类进行结合,无法满足实际场景中玉米不同病害及不同烈度混发下的病害防控需求。[方法]提出一种基于高光谱技术实现玉米典型叶部病害种类识别及其烈度分类的方法,通过挖掘玉米大斑病、小斑病和南方锈病3种叶部病害的光谱特性,优选敏感特征构建基于病害发展全阶段(包含病害所有烈度)和病害单一烈度下的病害种类识别模型;进一步地,针对玉米叶部单一病害构建烈度分类模型,以期实现对不同叶部病害的全过程识别与病害烈度分类。[结果和讨论]3种玉米叶部病害在550~680 nm的可见光、740~760 nm的红边、760~1000 nm的近红外和1300~1800 nm的短波红外处其光谱变化显著。基于此提取的光谱特征能够有效捕捉病害特异性信息。基于病害发展全阶段构建的病害种类识别模型最优总体精度(Overall accuracy,OA)达77.51%,Macro F_(1)达0.77;而基于病害单一烈度下的病害种类识别模型精度随着病害烈度的增加而升高。在病害发展阶段处于重度烈度时,病害种类识别模型最优精度达95.06%,Macro F_(1)达0.94。此外,研究构建的3种玉米叶部病害烈度分类模型最优精度均超过70%,其中大斑病烈度分类效果最好(OA=86.25%,Macro F_(1)=0.85)。[结论]基于高光谱数据能够有效实现玉米典型叶部病害种类识别及其烈度分类,为大范围作物病害监测提供研究基础及理论依据,助力精准防控与绿色农业。
关键词
玉米
病害
高光谱遥感
病害种类识别
病害
烈度分类
机器学习
Keywords
maize disease
hyperspectral remote sensing
disease species identification
disease severity classification
machine learning
分类号
S435 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
在线阅读
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职称材料
题名
卷积神经网络的多尺度改进及其在玉米病害症状识别中的应用
被引量：
16
2
作者
王美娟
尹飞
机构
河南农业大学信息与管理科学学院
河南粮食作物协同创新中心
出处
《河南农业大学学报》
CAS
CSCD
2021年第5期906-916,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0301105)。
文摘
为解决传统卷积神经网络模型训练时间长、参数量大、泛化能力弱等问题,提出了一种基于VGG-16的改进多尺度卷积神经网络模型。用一个叠加卷积层替换VGG-16模型的最后3×3×512卷积层,并进行批归一化处理,提高模型训练速度;用全局池化层替换全连接层,大大减少模型参数总量。利用Plant Village公共数据集(健康玉米叶片、灰斑病、锈病和叶枯病叶片)结合大田试验采集的玉米病害图像数据对改进后模型进行训练和测试,并与常见的传统卷积神经网络模型进行对比。结果表明,模型参数和收敛时间均小于传统卷积神经网络,单一背景下的平均分类识别准确率达99.31%,明显优于传统神经网络模型(VGG-16的90.89%、ResNet-50的93.60%、Inception-V3的94.23%、MobileNet-V2的93.83%和DenseNet-201的95.70%)。同时,利用大田复杂背景病害图片测试新模型的泛化性,识别准确率达98.44%,单张图片测试平均仅需0.25 s。
关键词
玉米
病害种类识别
多尺度卷积神经网络
VGG-16
全局池化
批归一化
Keywords
maize
disease type identification
multi-scale convolutional neural network
VGG-16
global pooling
batch normalization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
玉米典型叶部病害高光谱识别及其烈度分类
沈艳艳
赵玉涛
陈庚申
吕振刚
赵峰
杨万能
孟冉
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
卷积神经网络的多尺度改进及其在玉米病害症状识别中的应用
王美娟
尹飞
《河南农业大学学报》
CAS
CSCD
2021
16
在线阅读
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职称材料
已选择
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