基于高光谱融合图像的小麦不完善粒识别

来源 :现代计算机 | 被引量 : 1次 | 上传用户：susanna2005

【摘要】

：

在小麦不完善粒识别中,高光谱图像的光谱特征信息与高分辨率图像的空间结构信息对不同类别小麦的识别有着各自的优势。单纯地利用一种图像源进行小麦识别,无法解决单种数据源的信息局限性。首先通过将高光谱图像进行波段选择和分段主成分分析(PCA)数据降维,然后与高分辨率图像进行配准融合,用新的融合图像作为数据源来进行小麦分类识别。最后新的数据源在结合特征金字塔改进的VGG卷积网络识别算法中,平均识别率相较于高

【作者】

：

郝传铭卿粼波何小海李晓亮

【机构】

：

四川大学电子信息学院,中储粮成都粮食储藏科学研究所

【出处】

：

现代计算机

【发表日期】

：

2019年36期

【关键词】

：

高光谱图像融合主成分分析(PCA) 卷积网络小麦不完善粒识别 Hyperspectral Image FusionPrincipal Component A

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