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高光谱图像结合一维卷积神经网络的玉米大斑病早期识别
1
作者
路阳
顾福谦
+2 位作者
谷英楠
许思源
王鹏
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第8期2302-2310,共9页
大斑病在全球各大玉米产区都有出现,降低了玉米的品质和产量。该病害多在病斑明显时识别,难以及时防治。本文提出一维卷积神经网络(1DCNN)高光谱模型,实现早期识别。以玉米大斑病为研究对象,手动接种大斑病后,选取吐丝期的玉米叶片进行...
大斑病在全球各大玉米产区都有出现,降低了玉米的品质和产量。该病害多在病斑明显时识别,难以及时防治。本文提出一维卷积神经网络(1DCNN)高光谱模型,实现早期识别。以玉米大斑病为研究对象,手动接种大斑病后,选取吐丝期的玉米叶片进行试验,此时期刚显现病斑特征,但无法通过视觉属性观察看出是何种病害。首先采用SOC710E光谱仪采集高光谱图像,通过选取感兴趣区域获得玉米叶片的健康和大斑病两种光谱数据。使用SG卷积平滑、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)和去趋势算法(DT)等四种光谱预处理方法,以去除光谱数据中的噪声。分别使用随机森林(RF)和K最近邻(KNN)两种监督学习算法,以准确率作为评价指标,对高光谱图像进行识别。结果表明,MSC为优选的预处理方法,两种模型预测准确率分别为88.13%和86.26%。然后采用竞争性自适应重加权算法对玉米叶片光谱数据进行特征波长提取,从原始的260个波长中优选出48个特征波长。最后建立一维卷积深度学习模型进行分类,识别准确率达到99.61%,相较于传统分类模型KNN、RF、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、反向传播神经网络(BP)、支持向量机(SVM),提出的模型识别准确率分别提高了5.94%、6.88%、6.48%、8.27%、12.12%。高光谱技术结合深度学习模型可以更有效识别玉米大斑病,为实现玉米病害早期识别提供了一种新的思路和方法。
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关键词
一维卷积神经网络
高光谱图像
玉米
大斑病
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职称材料
题名
高光谱图像结合一维卷积神经网络的玉米大斑病早期识别
1
作者
路阳
顾福谦
谷英楠
许思源
王鹏
机构
黑龙江
八一农垦大学
信息
与电气工程
学院
黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所/黑龙江省农业科学院博士后科研工作站
东北石油大学
东北石油大学三亚海洋油气
研究
院
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第8期2302-2310,共9页
基金
国家自然科学基金项目(U21A2019,62476081,32401703)
中国博士后科学基金地区专项支持计划项目(2023MD744179)
+3 种基金
黑龙江省重点研发计划项目(2023ZX01A06)
黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2024F048)
黑龙江省青年科技人才托举工程项目(2022QNTJ012)
海南省科技专项(ZDYF2022SHFZ105)资助。
文摘
大斑病在全球各大玉米产区都有出现,降低了玉米的品质和产量。该病害多在病斑明显时识别,难以及时防治。本文提出一维卷积神经网络(1DCNN)高光谱模型,实现早期识别。以玉米大斑病为研究对象,手动接种大斑病后,选取吐丝期的玉米叶片进行试验,此时期刚显现病斑特征,但无法通过视觉属性观察看出是何种病害。首先采用SOC710E光谱仪采集高光谱图像,通过选取感兴趣区域获得玉米叶片的健康和大斑病两种光谱数据。使用SG卷积平滑、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)和去趋势算法(DT)等四种光谱预处理方法,以去除光谱数据中的噪声。分别使用随机森林(RF)和K最近邻(KNN)两种监督学习算法,以准确率作为评价指标,对高光谱图像进行识别。结果表明,MSC为优选的预处理方法,两种模型预测准确率分别为88.13%和86.26%。然后采用竞争性自适应重加权算法对玉米叶片光谱数据进行特征波长提取,从原始的260个波长中优选出48个特征波长。最后建立一维卷积深度学习模型进行分类,识别准确率达到99.61%,相较于传统分类模型KNN、RF、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、反向传播神经网络(BP)、支持向量机(SVM),提出的模型识别准确率分别提高了5.94%、6.88%、6.48%、8.27%、12.12%。高光谱技术结合深度学习模型可以更有效识别玉米大斑病,为实现玉米病害早期识别提供了一种新的思路和方法。
关键词
一维卷积神经网络
高光谱图像
玉米
大斑病
Keywords
One dimensional convolutional neural network
Hyperspectral image
Maize
Northern leaf blight
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
高光谱图像结合一维卷积神经网络的玉米大斑病早期识别
路阳
顾福谦
谷英楠
许思源
王鹏
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
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