本發明屬于光譜探測、人工智能技術領域,具體為一種小麥赤霉病的高光譜無損檢測方法。本發明采用卷積神經網絡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采集小麥籽粒樣本,得到高光譜圖像數據集;對高光譜圖像進行預處理,得到各波段小麥籽粒的平均光譜反射率;利用SPA連續投影算法,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數據集和特征波段數據集;搭建卷積神經網絡模型:LeNet?5卷積神經網絡;用小麥籽粒高光譜特征波段、RGB通道下的數據集進行模型訓練,得到最優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。本發明可顯著提高小麥赤霉病識別的準確率。
聲明:
“小麥赤霉病的高光譜無損檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)