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[1]梁睿杰,陈丰农.基于视觉词袋模型的稻曲病发病程度感知[J].江苏农业科学,2021,49(22):198-203.
　Liang Ruijie,et al.Perception of rice false smut severity based on visual bag of words model[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2021,49(22):198-203.
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基于视觉词袋模型的稻曲病发病程度感知(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第49卷
期数:
2021年第22期
页码:
198-203
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2021-11-20

文章信息/Info

Title:
Perception of rice false smut severity based on visual bag of words model
作者:
梁睿杰; 陈丰农
杭州电子科技大学自动化学院，浙江杭州 310018
Author(s):
Liang Ruijie; et al
关键词:
稻曲病; 高光谱成像技术; 病害程度分析; 视觉词袋模型; 支持向量机; 自动化监测
Keywords:
-
分类号:
S127；TP391.4
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为了快速、精准地感知水稻稻曲病发病程度，以实现高度自动化的稻曲病大面积监测，结合高光谱成像和视觉词袋模型(BoVW)自动感知稻曲病发病程度。首先利用UHD185画幅式高光谱仪获取发病水稻光谱成像数据，利用主成分分析(PCA)筛选特征波段，再用正方格划分区域并获取区域特征，然后利用K-means算法聚类生成视觉词典，聚类中心作为视觉单词，最后利用矢量化和直方图统计得到视觉词袋模型表达。将198幅水稻高光谱图像的“视觉词袋模型表达-发病等级标签”作为数据集，随机选择3/5作为训练集，剩下的为测试集，采用支持向量机(SVM)建立稻曲病发病程度感知模型，感知精度为84.81%。结果表明，结合高光谱成像技术和视觉词袋模型可以有效感知稻曲病发病程度，为稻曲病大面积自动化监测提供参考。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2021-03-18
基金项目：浙江省重点研发计划(编号：2021C02011)；浙江省基础公益研究计划(编号：LGN18F030002)。
作者简介：梁睿杰(1995—)，男，浙江台州人，硕士研究生，主要从事农业遥感图像处理研究。E-mail：1327571567@qq.com。
通信作者：陈丰农，博士，副教授，主要从事图像处理与模式识别等方面的研究。E-mail：fnchen@hdu.edu.cn。
更新日期/Last Update: 2021-11-20