孔晨
- 作品数：1 被引量：15H指数：1
- 供职机构：华南农业大学工程学院更多>>
- 发文基金：国家现代农业产业技术体系建设项目国家教育部博士点基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于主成分分析和BP神经网络的柑橘黄龙病诊断技术被引量：15
- 2014年
- 柑橘黄龙病的传统诊断方法主要依赖于人眼经验及生化技术,前者凭经验,诊断快,但准确性低;后者准确性高,但效率低和成本高.本文采用高光谱成像技术,获取5种症状柑橘叶片的高光谱图像,采用基于主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对370-988nm波段范围内的柑橘叶片高光谱图像进行了病状的无损检测.研究结果表明,柑橘叶片的高光谱图像存在很大冗余,前四个主成分累积方差贡献率达到97.42%.数据建模分类得表明：BP神经网络的分类准确率达85%以上,经主成分后再利用BP神经网络的分类准确率绝大部分达到90%以上.因此,利用高光谱成像技术进行柑橘黄龙病的早期诊断具有较高的可行性.
- 邓小玲孔晨吴伟斌梅慧兰李震邓晓玲洪添胜
- 关键词：柑橘黄龙病光谱学高光谱图像无损检测主成分分析BP神经网络
