大豆病害分类的高光谱分析

作物病害类型的快速无损检测对提高作物品质和产量至关重要。传统的病害分类方法费时费力且不能实时检测。为此,利用高光谱进行大豆病害分类。以健康大豆为对照,灰斑病和细菌性斑点病两种病害为研究对象,获取三种类别叶片高光谱数据。基于高光谱曲线分析病害与健康叶片反射率的变化规律。采用主成分分析(PCA)和光谱指数(SI)两种单一方法进行病害有效信息提取,共使用30个SI。在此基础上,提出一种PCA与SI相结合的组合方法(PCA-SI),通过提取有效主成分(PC)及有效SI,将有效SI按得分情况分为两组(9SIs和18SIs),再分别对应每一个有效PC进行分组,形成病害光谱有效信息的变量集。采用三种方法分别进行病害有效信息的提取,基于提取后的光谱变量,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)和支持向量机(SVM)两种分类器建立病害分类模型。以原始高光谱为基准,以病害分类正确率为指标,评价模型的病害分类性能及不同病害有效信息提取方法和分类器的有效性。结果表明：高光谱反射率具有可见光450～700 nm波段范围病害叶片高于健康叶片而近红外760～1 000 nm波段范围其特征完全相反的规律。采用单一PCA方...