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申请/专利权人：华南农业大学
申请日：2024-05-07
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118258771A
主分类号：G01N21/25
分类号：G01N21/25;G01N21/55;G01N21/88;G01N21/01;G06V20/10;G06V10/40;G06V10/77;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：一种基于光谱特征波段的棉花黄萎病监测方法，利用主成分分析法剔除异常光谱；利用卷积平滑算法、一阶微分预处理光谱数据；利用连续投影算法提取特征波段；利用最小二乘支持向量机分类判别模型识别病害严重度；基于特征波段，利用每个多光谱相机的前置望远物镜装配一个特征波段滤光片，并组成镜头阵列，获取监测对象光谱特征；利用LSSVM模型对获取监测对象的光谱特征进行分类判别。本发明简单便携、成本低，可有效减少光能损失，提高监测精度，从而提高病虫害监测应用效果，减少因黄萎病造成的棉花产量损失，提高棉花生产质量，属于农业病虫害监测技术领域。
主权项：1.一种基于光谱特征波段的棉花黄萎病监测方法，其特征在于，包括：步骤一、获取棉花黄萎病光谱反射率数据；棉花黄萎病光谱反射率数据为监测人员分别利用高光谱成像设备、地物波谱仪、无人机搭载高光谱成像仪采集的棉花单叶和区域植株冠层的光谱反射率；步骤二、基于Savitzky-Golay卷积平滑算法，对棉花黄萎病光谱反射率原始数据进行数据预处理；步骤三、基于SPA连续投影算法，根据预处理结果，对棉花黄萎病光谱反射率数据提取特征波段；步骤四、基于机器学习的LSSVM分类判别模型，根据特征波段对棉花黄萎病进行病害等级判定，确定对不同等级棉花黄萎病敏感的最优特征波段；步骤五、基于最优的特征波段，选取相应的滤光片，每个多光谱相机的前置望远物镜装配一个特征波段滤光片，组成望远物镜阵列，构建多光谱监测装置，利用LSSVM分类判别模型，基于多光谱监测装置获取的棉花光谱特征，对棉花是否感染黄萎病以及危害等级进行判定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种基于光谱特征波段的棉花黄萎病监测方法
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