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基于PCA-BP多特征融合的油菜水分胁迫无损检测  
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【英文篇名】 Nondestructive testing method for rape water stress with multiple features information fusion based on PCA-BP method
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【作者】 张晓东; 李立; 毛罕平; 高洪燕; 苏辰;
【英文作者】 ZHANG Xiaodong; LI Li; MAO Hanping; GAO Hongyan; SU Chen; Institute of Agricultural Engineering; Jiangsu University; Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology; Ministry of Education;
【作者单位】 江苏大学农业工程研究院; 江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室;
【文献出处】 江苏大学学报(自然科学版) , Journal of Jiangsu University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2016年 02期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 油菜; 含水率; 多光谱图像; 水分胁迫指数; 信息融合;
【英文关键词】 rape; moisture content; multi-spectral image; water stress index; information fusion;
【摘要】 针对油菜水分胁迫的无损探测,研究了利用冠层反射光谱、多光谱图像和冠层温度多信息融合对油菜含水率进行定量分析的方法.采用逐步回归法对含水率的多传感特征进行提取,通过测量分析冠-气温差,结合环境温湿度信息,获取了水分胁迫指数(CWSI)特征,并对光强影响进行了特征补偿.研究发现960,1 450,1 650 nm的光谱特征,560 nm处的可见光图像,960,810 nm处的近红外图像均值及960,810 nm图像比值特征与油菜含水率的相关性均较高.利用主成分分析法(PCA)对特征空间进行变换和降维,进而BP神经网络建立了油菜含水率的多传感特征预测模型.结果表明,该方法能够利用多信息的综合作用优势实现对油菜水分胁迫的定量分析,模型精度与单一检测方法相比有显著提高.
【英文摘要】 The canopy spectral reflectance,the multi-spectral image and the canopy temperature were fused to quantitatively analyze the rape moisture content based on nondestructive testing of rape water stress. Stepwise regression method was used to extract the features of moisture content from different sensors. The water stress index( CWSI) was obtained by detecting canopy-air temperature difference and environment temperature and humidity to compensate light influence. The results show that the spectral features a...
【基金】 国家自然科学基金重点资助项目(61233006); 国家“十二五”科技支撑计划项目(2014BAD08B03); 中国博士后科学基金资助项目(20100481097); 江苏高校优势学科建设工程项目(苏政办发[2011]6号); 江苏省农业装备与智能化高技术研究重点实验室项目(BM2009703); 江苏大学高级专业人才基金资助项目(10JDG081)
【更新日期】 2016-04-13
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 引文格式:张晓东,李立,毛罕平,等.基于PCA-BP多特征融合的油菜水分胁迫无损检测[J].江苏大学学报(自然科学版),2016,37(2):174-182.油菜是中国最重要的油料作物,同时也是需水较多的作物,水分胁迫使油菜生长发育产生生理障碍,导致其产量降低,并影响菜籽的品质[1].因此,快速诊断?

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