【摘 要】
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现有植物叶片识别方法都是基于扁平状叶片,而干旱区植物叶片多呈针叶,因此不适合干旱区植物叶片的识别,使得对于干旱区植物研究主要依靠专家识别,不利于对干旱区植物叶片的进
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院,新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,新疆大学干旱生态环境研究所
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区青年科技创新人才培养工程“新疆和中亚生物灾害监测及其对气候变化的响应”(2017-2018);新疆维吾尔自治区治蝗灭鼠指挥办公室委托项目-新疆草原生物灾害遥感监测(2017)
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现有植物叶片识别方法都是基于扁平状叶片,而干旱区植物叶片多呈针叶,因此不适合干旱区植物叶片的识别,使得对于干旱区植物研究主要依靠专家识别,不利于对干旱区植物叶片的进一步研究。本文提出使用差异性值监督局部线性嵌入算法(D-LLE),充分挖掘样本之间的类别信息,提高干旱区植物叶片的识别效率。首先利用金字塔梯度方向直方图(PHOG)的方法提取叶片图像特征,再使用PCA、LLE、WLLE、D-LLE的等主流的降维算法,对提取的PHOG特征进行降维,最后建立支持向量机(SVM)的分类模型对植物叶片图像分类。经过这四种降维算法后的平均识别率分别为76.3%、85.3%、89.1%、95.5%;骆驼刺、苦豆子和沙枣的叶片正确识别率,相对其他植物叶片较低。通过实验证明,PHOG特征在植物叶片特征提取的可行性,再使用D-LLE算法相比传统特征降维的算法具有更高的效率,且较适合于干旱区植物叶片的自动识别分类。
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