基于无人机图像处理的大豆叶片病害识别准确率研究

• 作 者: 谭秦红
• 机 构: 铜仁职业技术学院信息工程学院
• 出 处: 河南农业科学
• 发表日期: 2021年03期
• 关键词: 大豆叶片 无人机 病害识别 特征提取 Soybean leaves Unmanned aerial vehicle(UAV) Disease identific
• 基金项目: 贵州省科学技术基金项目(黔科合J字LKS[2017]16)

为了平衡无人机识别覆盖度与识别准确率之间的矛盾,实现大面积大豆病害的精确识别,利用简单线性迭代聚类(Simple linear literative clustering, SLIC)超像素方法处理无人机在高度为1、2、4、8、16 m获取的大豆叶片图像,提取叶片的颜色、梯度、纹理、形状特征后,基于这些属性的特征向量利用序列最小优化(Sequential minimal optimization, SMO)、J48决策树、最邻近(K-nearest neighbors, KNN)、随机森林算法对大豆