论文摘要
在小麦不完善粒识别中,高光谱图像的光谱特征信息与高分辨率图像的空间结构信息对不同类别小麦的识别有着各自的优势。单纯地利用一种图像源进行小麦识别,无法解决单种数据源的信息局限性。首先通过将高光谱图像进行波段选择和分段主成分分析(PCA)数据降维,然后与高分辨率图像进行配准融合,用新的融合图像作为数据源来进行小麦分类识别。最后新的数据源在结合特征金字塔改进的VGG卷积网络识别算法中,平均识别率相较于高光谱图像和高分辨率图像分别提高6.08%以及3.34%。新数据源有效地融合两种信息源识别小麦的优势,提升识别准确率,进一步推进小麦不完善粒检测技术的发展。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郝传铭,卿粼波,何小海,李晓亮
关键词: 高光谱图像融合,主成分分析,卷积网络,小麦不完善粒识别
来源: 现代计算机 2019年36期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,农业科技
专业: 工业通用技术及设备,农作物,自动化技术
单位: 四川大学电子信息学院,中储粮成都粮食储藏科学研究所
分类号: TP751;S512.1
页码: 44-48
总页数: 5
文件大小: 2282K
下载量: 74
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标签：高光谱图像融合论文; 主成分分析论文; 卷积网络论文; 小麦不完善粒识别论文;