染雾基于扫描图像光谱特征和模式识别的水稻叶片磷素诊断研究
摘要：磷的缺乏对水稻产量有很大影响,磷的无损快速营养诊断对缺磷水稻生产有十分重要的意义.该文以水稻不同磷营养水平的顶部三张完全展开叶图像为研究对象,综合提取图像光谱信息表现出的颜色、纹理和形状三类共26个叶片特征指数并进行单因子特征分析,结合CfsSubsetEval+Scattersearch方法对26个特征属性进行优化组合、评价和选择,根据不同叶位的特征指数选择结果,利用粗糙集理论将不同磷营养水平叶片图像样本分为三类:极缺、微缺、正常.由识别精度可知,严重缺磷样本识别率最高,第三叶为水稻磷营养诊断的`最佳叶位. 作者： 丁晓东石媛媛路雪邓劲松沈掌泉王珂 Author： DING Xiao-dongSHI Yuan-yuanLU XueDENG Jin-songSHEN Zhang-quanWANG Ke 作者单位： 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,环境修复与生态健康教育部重点实验室,浙江省农业遥感与信息技术应用重点实验室,浙江杭州310029 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011,31(5) 分类号： S123 S127 关键词： 扫描图像 光学特征 缺磷 诊断 机标分类号： TP7 O43 机标关键词： 扫描图像光谱特征和模式识别水稻叶片磷素诊断研究Pattern RecognitionImageScanFeaturesBasedRice营养诊断营养水平特征指数粗糙集理论指数选择优化组合叶片图像 基金项目： 国家自然科学基金项目，浙江大学青年科研创新专项项目，国家(863计划)项目 基于扫描图像光谱特征和模式识别的水稻叶片磷素诊断研究[期刊论文]光谱学与光谱分析 --2011,31(5)丁晓东石媛媛路雪邓劲松沈掌泉王珂磷的缺乏对水稻产量
