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基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取

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【作者】 黄亦其李婕赵建晔杨睿李岩舟孙中宇乔曦

【Author】 HUANG Yi-qi;LI Jie;ZHAO Jian-ye;College of Mechanical Engineering,Guangxi University;Shenzhen Institute of Agricultural Genomics,Chinese Academy of Agricultural Sciences;Qingdao China-Agri IOT Science & Technology Co.,Ltd.;

【通讯作者】 乔曦;

【机构】 广西大学机械工程学院中国农业科学院深圳农业基因组研究所青岛中农万联科技有限公司广东省科学院广州地理研究所

【摘要】 以入侵植物薇甘菊高光谱图像为研究对象,基于4种预处理方法对薇甘菊高光谱图像进行降低噪声处理,分别研究了基于主成分分析的特征提取方法和基于BP神经网络的分类模型,筛选出薇甘菊高光谱识别的最优预处理方法,以实现薇甘菊的快速准确识别。结果显示,预处理方法为一阶、二阶微分的识别率分别为81.2%和76.92%;标准正态变量变换(SNV)和一阶微分+SG平滑的识别率分别为89.74%和87.18%。多次试验得到基于SNV预处理方法的识别率最稳定,即得到最优预处理方法为SNV。

【基金】 国家自然科学基金青年科学基金项目(31801804);大鹏新区产业发展专项资金项目(KY20180117);南宁市重点研发计划(20192065);广东省科学院实施驱动发展能力建设专项(2018GDASCX-0101)
【所属期刊栏目】 农业经济·农业信息 (2020年05期)
  • 【分类号】TP391.41;TP183;S451
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