本發(fā)明技術(shù)方案公開一種基于機器學(xué)習(xí)和高光譜成像的多種類柑橘病葉識別方法及系統(tǒng),獲取五類柑橘病葉的高光譜信息,包括正常葉片、潰瘍病葉片、除草劑危害葉片、紅蜘蛛危害葉片和煤煙病葉片;將光譜信息作為實驗樣本,對實驗樣本進(jìn)行預(yù)處理和特征波長提取,采用支持向量機和隨機森林算法設(shè)計病葉識別模型,實現(xiàn)柑橘病葉分類識別。本發(fā)明的優(yōu)點是結(jié)合高光譜成像和機器學(xué)習(xí)技術(shù)對多種類柑橘病葉進(jìn)行分類識別,得到五類柑橘病葉最佳分類模型,為柑橘生長狀況監(jiān)測及病蟲害識別提供一種有效的無損檢測方法。
聲明:
“基于機器學(xué)習(xí)和高光譜成像的多種類柑橘病葉識別方法及系統(tǒng)” 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)