基于多光谱图像和数据挖掘的多特征杂草识别方法

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摘要：为满足变量喷洒对杂草识别正确率的要求,提出一种基于多光谱图像和数据挖掘的杂草多特征识别方法.首先对多光谱成像仪获取的玉米与杂草图像从 CIR 转换到 Lab 颜色空间,用 K-means 聚类算法将图像分为土壤和绿色植物,随后用形态学处理提取出植物叶片图像,在此基础上提取叶片形状、纹理及分形维数3类特征,并基于 C4.5算法对杂草分别进行单特征和多特征组合的分类识别.试验结果表明,多特征识别率比单特征识别率高,3类特征组合后的识别率最高达到96.3%.为验证该文提出方法的有效性,将 C4.5算法与 BP 算法以及 SVM 算法进行比较,试验结果表明 C4.5算法的平均识别率高于另2种算法,该文提出的田间杂草快速识别方法是有效可行的.该文为玉米苗期精确喷洒除草剂提供技术依据.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90712X/201302/44552462.html

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关键词：识别方法 数据挖掘 k-means means cqvip 数据挖掘 聚类算法 图像处理 杂草识别 多光谱图像