本發(fā)明屬于光譜探測、人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種小麥赤霉病的高光譜無損檢測方法。本發(fā)明采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型同時處理小麥患病籽粒的光譜信息和空間信息;具體包括:利用高光譜成像系統(tǒng)采集小麥籽粒樣本,得到高光譜圖像數(shù)據(jù)集;對高光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到各波段小麥籽粒的平均光譜反射率;利用SPA連續(xù)投影算法,得到保留原始圖像大量非線性信息的特征波段;制作小麥籽粒的RGB數(shù)據(jù)集和特征波段數(shù)據(jù)集;搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:LeNet?5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);用小麥籽粒高光譜特征波段、RGB通道下的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練,得到最優(yōu)的小麥籽粒赤霉病識別模型;利用該識別模型即可檢測小麥赤霉病情形。本發(fā)明可顯著提高小麥赤霉病識別的準(zhǔn)確率。
聲明:
“小麥赤霉病的高光譜無損檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)