换一批基于动态时间弯曲的马铃薯干腐病发病期时序高光谱诊断方法
Diagnosis of Symptom Appearance of Potato Dry Rot Disease Using Time Series Hyperspectral Imaging Based on Dynamic Time Warping
摘要本实验针对马铃薯干腐病潜育期到发病期的诊断方法进行研究,利用时序高光谱对病害发生过程中的病症特征进行分析和提取,并基于时序性特征采用动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)聚类算法对时序关键点进行分析,即对发病期初始点进行诊断.本研究在数据预处理中使用图像阈值分割算法提取动态感兴趣区域,利用概率密度比算法剔除病害光谱异常值,在对比病症的光谱与外观后,发现马铃薯干腐病的光谱具有非单调性特征,再基于该非单调性特征使用高斯核函数的主成分权重系数法进行光谱特征提取.最后基于病害特征,利用模糊聚类方法判定时序关键点,其结果正确率仅为66.7％;针对特征时序性再利用DTW聚类算法判定时序关键点,其结果正确率达94.4％.本实验研究表明基于DTW的时序高光谱诊断方法能对马铃薯干腐病发病期进行有效诊断.
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分类号
TP391.44
栏目名称
DOI
10.7506/spkx1002-6630-201819036
发布时间
2018-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
农业部948计划项目（(2015-Z44)）
安徽省教育厅科研项目（(KJ2017A151)）
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