【摘 要】
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为避免传统冬虫夏草寻找方式因劳动强度大、效率低以及易造成对生长环境的破坏,本文研发了一种基于原位多光谱成像技术的青藏高原天然冬虫夏草快速识别系统.将模拟退火粒子群优化(SAPSO)分别与支持向量分类(SVC)、朴素贝叶斯(NaiveBayes)和反向传播自适应增强(Bp-Adaboost)算法相结合获取冬虫夏草特征波段图像数据块;通过比较分析3种分类模型效果,得出SAPSO-NaiveBayes特
【机 构】
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中国农业大学工学院,北京 100083
【出 处】
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智能农业技术与装备高峰论坛暨2018年中国农业工程学会农业电气化与信息化学术年会
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为避免传统冬虫夏草寻找方式因劳动强度大、效率低以及易造成对生长环境的破坏,本文研发了一种基于原位多光谱成像技术的青藏高原天然冬虫夏草快速识别系统.将模拟退火粒子群优化(SAPSO)分别与支持向量分类(SVC)、朴素贝叶斯(NaiveBayes)和反向传播自适应增强(Bp-Adaboost)算法相结合获取冬虫夏草特征波段图像数据块;通过比较分析3种分类模型效果,得出SAPSO-NaiveBayes特征模型效果最优,其交互验证和预测集的判别准确度分别为94.75%和100%;基于SAPSO-NaiveBayes特征模型可生成冬虫夏草的现场分类可视化分布图.研究结果 表明:多光谱成像技术结合现场检测系统能成功用于青藏高原冬虫夏草原位快速准确识别.
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