[发明专利]基于高光谱图像的草地早熟禾品种识别方法

权利要求书

1.一种基于高光谱图像的草地早熟禾品种识别方法，其特征在于，包括步骤：

S1：将制备好的草地早熟禾样本置入高光谱成像装置中，采集高光谱图像；

S2：提取所述高光谱图像的信息，包括光谱信息和/或外观特征信息；

S3：根据提取的光谱信息计算不同波段下、不同草地早熟禾品种的总差异度；

S4：根据各波段下所述总差异度或所述总差异度结合外观特征信息建立判别不同品种草地早熟禾的函数模型；

S5：根据S4中建立的函数模型对样本进行判别以识别出不同品种的草地早熟禾。

2.如权利要求1所述的基于高光谱图像的草地早熟禾品种识别方法，其特征在于，所述总差异度的计算方式为：

将每个品种的全部样本随机分成两个部分，一部分样本用于建模，另一部分样本用于测试；

利用建模样本的光谱信息，计算所有品种在各个波段下的总差异度，所述光谱信息以灰度值来表征，总差异度的计算方法如下：

设有m个品种，每个品种测定n个建模样本，对每个样本提取p个波段下的灰度值，那么，在波段λ_i下品种j的第r个样品的灰度值为X_jir，品种j内的标准差为：

Sji=Σr=1r=n(Xjir-X‾ji)2/(n-1)]]>

其中，i＝1，2，3，...，p，j＝1，2，3，...，m，r＝1，2，3，...，n，为在波段λ_i下品种j的灰度值的平均值：

X‾ji=Σr=1r=nXjir/n]]>

根据m个品种各自的平均灰度值，得到在波段λ_i下品种间的标准差：

STi=Σj=1j=m(X‾ji-X‾‾i)2/(m-1)]]>

其中，X‾‾i=(X‾1i+X‾2i+···+X‾mi)/m;]]>

由S_ji和得到在波段λ_i下品种j内n个样品的灰度值的差异系数CVji=Sji/X‾ji;]]>

由S_Ti和得到在波段λ_i下m个品种间平均灰度值的差异系数CVTi=STi/X‾‾i;]]>

在波段λ_i下，品种j的差异度D_ji＝1-CV_ji/CV_Ti，反映了品种j从m个品种中被区分出来的容易程度，D_ji越大，则品种j越容易被区分出来，m个品种在波段λ_i下的总差异度D_Ti越大，则波段λ_i对区分不同品种的贡献也越大。