云计算的蚕豆虫害可见-近红外光谱分类

利用蚕豆叶片可见-近红外反射光谱结合导数光谱对健康、少量、大量虫害三种等级的实验样本进行光谱特征分析,并选择虫害检测最优波段。采用Hadoop,Spark和VMWare虚拟机搭建云计算平台,使用MLlib机器学习库实现人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分类算法,并对三种等级蚕豆叶片全波段和最优波段光谱进行分类建模与预测。结果表明ANN虫害光谱分类模型准确率优于SVM虫害光谱分类模型,并且在云平台上运行效率更高,同时全光谱波段的预测准确性高于最优波段。通过扩展光谱数据集,云计算技术在光谱数据挖掘中的计算效率有显著提升。云计算分类检测可以为作物生物胁迫光谱识别提供新的技术和方法。