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基于Bi-GRU和空-谱信息融合的油菜菌核病侵染区域高光谱图像分割方法
1
作者
张京
赵泽瑄
+2 位作者
赵艳茹
卜泓超
吴星宇
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024年第2期40-48,共9页
[目的/意义]油菜菌核病是一种全球性的植物病害,可严重影响油菜的产量和品质,造成巨大的经济损失。为解决传统化学检测方法存在的操作复杂、污染环境、破坏样品及检测效率低等问题,构建了一种基于空-谱信息融合的双向门控循环网络(Bi-di...
[目的/意义]油菜菌核病是一种全球性的植物病害,可严重影响油菜的产量和品质,造成巨大的经济损失。为解决传统化学检测方法存在的操作复杂、污染环境、破坏样品及检测效率低等问题,构建了一种基于空-谱信息融合的双向门控循环网络(Bi-directional Gate Recurrent Unit,Bi-GRU)模型,实现油菜菌核病侵染区域的高光谱图像分割。[方法]首先提取7×7像素邻域作为目标像素的空间特征,同时考虑全波段光谱特征,实现空间信息和光谱信息的有效融合。在此基础上结合Bi-GRU架构,实现序列数据中任意位置上特征的同时提取,避免了空-谱数据融合顺序对模型结果的影响。[结果和讨论]与卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型相比,基于空-谱信息融合的Bi-GRU模型在平均精度、平均交并比、Kappa系数和Dice系数等评价指标上均获得显著提升。该模型的油菜菌核病检测平均精度达到93.7%,同时可以有效提取早期感染阶段的病斑区域。[结论]本研究可为油菜菌核病的高通量无损检测奠定基础,也为油菜菌核病的早期感染检测提供参考依据。
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关键词
油菜菌核病检测
高光
谱
图像分割
双向门控循环神经网络
空-谱信息融合
深度学习
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职称材料
题名
基于Bi-GRU和空-谱信息融合的油菜菌核病侵染区域高光谱图像分割方法
1
作者
张京
赵泽瑄
赵艳茹
卜泓超
吴星宇
机构
首都经济贸易大学管理工程学院
西北农林科技大学机械与电子工程学院
出处
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024年第2期40-48,共9页
基金
首都经济贸易大学2024年校级教学改革项目(01892454202148)
国家自然科学基金(31901403)。
文摘
[目的/意义]油菜菌核病是一种全球性的植物病害,可严重影响油菜的产量和品质,造成巨大的经济损失。为解决传统化学检测方法存在的操作复杂、污染环境、破坏样品及检测效率低等问题,构建了一种基于空-谱信息融合的双向门控循环网络(Bi-directional Gate Recurrent Unit,Bi-GRU)模型,实现油菜菌核病侵染区域的高光谱图像分割。[方法]首先提取7×7像素邻域作为目标像素的空间特征,同时考虑全波段光谱特征,实现空间信息和光谱信息的有效融合。在此基础上结合Bi-GRU架构,实现序列数据中任意位置上特征的同时提取,避免了空-谱数据融合顺序对模型结果的影响。[结果和讨论]与卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型相比,基于空-谱信息融合的Bi-GRU模型在平均精度、平均交并比、Kappa系数和Dice系数等评价指标上均获得显著提升。该模型的油菜菌核病检测平均精度达到93.7%,同时可以有效提取早期感染阶段的病斑区域。[结论]本研究可为油菜菌核病的高通量无损检测奠定基础,也为油菜菌核病的早期感染检测提供参考依据。
关键词
油菜菌核病检测
高光
谱
图像分割
双向门控循环神经网络
空-谱信息融合
深度学习
Keywords
oilseed rape sclerotinia detection
hyperspectral image classification
Bi
-
GRU
spatial
-
spectral feature fusion
deep learning
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S432 [农业科学—植物病理学]
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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Bi-GRU和空-谱信息融合的油菜菌核病侵染区域高光谱图像分割方法
张京
赵泽瑄
赵艳茹
卜泓超
吴星宇
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024
0
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