[发明专利]一种鉴别油菜菌核病和灰霉病早期病斑的方法有效

专利信息
申请号: 201510417015.2 申请日: 2015-07-15
公开(公告)号: CN105067532B 公开(公告)日: 2018-07-06
发明(设计)人: 赵芸;徐兴 申请(专利权)人: 浙江科技学院
主分类号: G01N21/25 分类号: G01N21/25
代理公司: 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 代理人: 胡红娟
地址: 310023 浙*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 波段 病斑 灰霉病 高光谱图像 差分运算 像素 运算 油菜菌核病 鉴别 菌核病 最小二乘支持向量机模型 最小二乘支持向量机 输出结果判断 特征波长 特征差异 特征向量 油菜叶片 光谱 分类 分析
【权利要求书】:

1.一种鉴别油菜菌核病和灰霉病早期病斑的方法,包括:

(1)取待测油菜叶片的高光谱图像,再挑选所述高光谱图像的病斑局部的像素;

(2)计算获得所述像素在681.95nm~748.23nm波段的波段比运算值和波段差分运算值;

(3)将由所述像素在555.29nm处的光谱值、所述波段比运算值和波段差分运算值构成的特征向量输入经训练的最小二乘支持向量机模型,根据输出结果判断病斑类型;

所述最小二乘支持向量机模型的训练方法,包括以下步骤:

(A)取感染菌核病、灰霉病的油菜叶高光谱图像病斑局部的像素,构成训练集;

所述取感染菌核病、灰霉病的油菜叶高光谱图像病斑局部的像素的方法,包括以下步骤:

(a)在健康的油菜叶片上接种菌丝块;

(b)获取被感染的油菜叶片的高光谱图像;

(c)去除高光谱图像中菌丝块所在的区域;具体方法为:将高光谱图像的每个像素在549.10nm处的光谱值和679.42nm光谱值作差,根据差值区分高光谱图像中菌丝块所在的区域;

(d)根据512.05nm处的光谱值区分高光谱图像中的健康叶肉像素和病斑局部像素;去除高光谱图像中健康叶肉所在的区域,剩余部分即为高光谱图像的病斑局部;

(B)计算训练集中像素在681.95nm~748.23nm波段的波段比运算值和波段差分运算值;

(C)以由训练集中像素在555.29nm处的光谱值、在681.95nm~748.23nm波段的波段比运算值和波段差分运算值构成的特征向量作为输入,以像素所在病斑的类型为输出,训练最小二乘支持向量机模型;所述最小二乘支持向量机模型的超参数γ为0.79214,核函数参数δ2为4.4687。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江科技学院,未经浙江科技学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510417015.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top