基于遙感技術(shù)的小麥籽粒蛋白均勻度劃分研究.pdf

1、由于小麥品種的遺傳類(lèi)型、環(huán)境條件、栽培技術(shù)和一些其他因素的影像，小麥蛋白質(zhì)含量往往不同。這給小麥的使用帶來(lái)了很大的麻煩，因?yàn)椴煌←溨破穼?duì)小麥籽粒的要求不同。在實(shí)際收獲過(guò)程中，小麥?zhǔn)腔旌系?，不同的小麥蛋白質(zhì)含量的小麥?zhǔn)呛茈y分開(kāi)的。一個(gè)可行的辦法是按照地域劃分收獲它們。傳統(tǒng)上，蛋白質(zhì)的分布信息是通過(guò)手動(dòng)采樣，然而，人工采樣是一種費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作，無(wú)法獲得足夠的樣本來(lái)獲得良好的分割方案。
　　為了高效、快速收獲到分類(lèi)后的小麥，本文完成的

2、工作如下：
　　1)確定最佳劃分尺度和最適應(yīng)的分類(lèi)方法。根據(jù)衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取各個(gè)田塊的平均波段信息，然后通過(guò)這些波段信息計(jì)算出若干植被指數(shù)。由植被指數(shù)與小麥蛋白質(zhì)均勻度組成的分類(lèi)向量，用經(jīng)典算法進(jìn)行訓(xùn)練、分類(lèi)。并分析各個(gè)劃分方法下各個(gè)分類(lèi)方法的表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)表明2*2劃分下，小麥蛋白質(zhì)的分類(lèi)效果是最好的。M5模型樹(shù)的分類(lèi)效果最好。
　　2)考慮到小麥蛋白質(zhì)可能隨著不同的地區(qū)，均勻度也是比較集中的，本文引入了傳統(tǒng)的基于變異函數(shù)和利用空