雜草機器識別方法研究.pdf

1、該論文主要研究了雜草葉片機器識別的方法，通過運用分形維數(shù)、速度描述法、Gabor小波和李群結(jié)構(gòu)區(qū)域協(xié)方差法來挖掘闊葉雜草葉片的光譜和圖像中的潛在信息，包括雜草葉綠素自然分布屬性、雜草葉片輪廓特征和雜草冠層紋理特征．通過對雜草葉片相關(guān)屬性的研究，得出了一些雜草葉片的潛在特征屬性，通過科學和合理地利用這些屬性，達到提高雜草機器識別速度和準確性的目的。
　　 論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下：
　　 (1)首次將分形維數(shù)的方法用

2、于分析雜草葉片葉綠素值時間序列模型和進行雜革識別。將雜草葉片葉綠素構(gòu)成的時間序列視為是一個非線性的動力學系統(tǒng)，通過Grassberger-Procaccia(G-P)相空間重構(gòu)算法提取三種不同雜草葉片葉綠素時間序列分形維數(shù)，結(jié)果表明，雜草葉片葉綠素分布存在混沌環(huán)境下的制約，即雜草葉片葉綠素分布受到吸引子所管理。由于雜草葉片葉綠素具有獨特的自然分布屬性，因此可以被用于分類不同類型雜草葉片。
　　 (2)提出了一種新的速度描述法，用

3、于描述雜草葉片輪廓形狀特征與分類雜草葉片圖像。比較了速度描述法與曲率尺度空間描述法，結(jié)果表明：在計算輪廓特征方面，速度描述法法比曲率尺度空間描述更簡單、高效；在輪廓的匹配方法上，速度描述法比曲率尺度空間描述法更加合理。試驗結(jié)果顯示了本文的算法有非常好的識別性能，因此，可以應用于的離線雜草識別。
　　 (3)將Gabor小波和李群結(jié)構(gòu)的區(qū)域協(xié)方差描述法運用于在雜草冠層紋理特征識別中。將最優(yōu)的多分辨率Gabor濾波器組用于分解雜草圖

4、像的紋理特征到不同的空間頻率域中，用李群結(jié)構(gòu)的區(qū)域協(xié)方差方法來度量,Gabor濾波后雜草葉片紋理特征的相似程度。本文還提出一種新黎曼流形中最鄰近分類器用于識別雜草，這種方法將基于李群結(jié)構(gòu)的區(qū)域協(xié)方差分類方法完全擴展到黎曼流形中去．結(jié)果顯示，該方法在精細農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中實時的雜草識別上有很大的應用潛力。
　　 根據(jù)雜草葉片葉綠素分布屬性來識別雜草是基于雜草葉片的化學性質(zhì)，而根據(jù)雜草葉片的輪廓和紋理特征屬性識別雜草分別是基于雜草葉片局部和