基于颜色和纹理特征的玉米旱情统计判别模型

论文摘要

利用颜色和纹理特征判定玉米植株干旱程度是玉米旱情监测识别的新途径,良好的统计判别模型构建方法对实现这一新途径意义重大。采集了玉米出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-成熟3个生长发育阶段适宜、轻旱、中旱、重旱、特旱5个干旱程度的玉米植株图像,用MATLAB软件从图像中提取玉米植株的颜色和纹理特征数据,以SPSS软件对特征数据的训练集进行Fisher逐步判别分析,获得Fisher判别函数组,结合曼哈顿距离判别规则,建立了玉米出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-成熟3个生长发育阶段的正视面、俯视面和侧视面共9个单视角统计判别模型,并将每个生长发育阶段的单视角统计判别模型联合构建为三维统计判别模型。玉米3个生长发育阶段的所有单视角判别模型在训练和测试时的平均判别准确率无显著差异,所有正视面和侧视面单视角统计判别模型训练和测试时的平均判别准确率均在90%以上,判别玉米不同干旱程度的准确率差异性小,所有俯视面单视角统计判别模型训练、测试时的平均判别准确率均低于85%,且判别玉米不同干旱程度的准确率差异性较大。玉米3个生长发育阶段的三维统计判别模型的训练和测试平均判别准确率在97%以上,且判别玉米不同干旱程度的差异性较小。玉米3个生长发育阶段的单视角统计判模型中,侧视面统计判别模型的判别效果最好,正视面统计判别模型次之,俯视面统计判别模型的判别效果相对较差,每个生长发育阶段的三维统计判别模型的判别效果均比单视角统计判模型好。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 供试材料
•   1.2 土壤水分控制和图像采集
•   1.3 颜色和纹理特征数据提取
•     1.3.1 绿色优势度计算方法
•     1.3.2 颜色矩计算方法
•     1.3.3 纹理特征值计算方法
•   1.4 统计判别模型构建与测试
•     1.4.1 训练集与测试集构建
•     1.4.2 逐步判别分析
•     1.4.3 建立判别规则
•     1.4.4 构建单视角统计判别模型
•     1.4.5 构建三维统计判别模型
• 2 结果与分析
•   2.1 特征变量筛选结果
•   2.2 单视角统计判别模型分离数据结果
•   2.3 单视角统计判别模型判别结果
•   2.4 三维统计判别模型判别结果
• 3 讨论
•   3.1 不同方向获取的玉米颜色和纹理特征对干旱分类贡献不同
•   3.2 合理增加判别变量能够有效提高模型判别能力

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 岳焕然,李茂松,王春艳,安江勇

关键词: 玉米,干旱,颜色和纹理特征,判别,曼哈顿距离

来源: 中国农业科技导报 2019年05期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学,信息科技

专业: 气象学,农业基础科学,植物保护,农作物,计算机软件及计算机应用

单位: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

基金: 国家科技支撑计划项目(2012BAD20B01)资助

分类号: S513;S423;TP391.41

DOI: 10.13304/j.nykjdb.2018.0256

页码: 62-73

总页数: 12

文件大小: 506K

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