【摘 要】
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[目的]探索利用高光谱图像技术检测作物含水率的方法。[方法]以意大利全年耐抽苔生菜为试材,利用高光谱成像系统采集生菜叶片的高光谱图像,用ENVI V.4和Matlab V.7.0软件对高
【机 构】
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江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61075036);中国博士后科学基金(20100481097);江苏高校优势学科建设工程资助项目(苏财教﹝2011﹞8号);江苏省农业装备与智能化高技术研究重点实验室项目(BM2009703);江苏省高校自然科学基础研究重大项目(10KJA210010);江苏大学高级专业人才基金项目(10JDG081),江苏大学博士后基金项目(201009)
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[目的]探索利用高光谱图像技术检测作物含水率的方法。[方法]以意大利全年耐抽苔生菜为试材,利用高光谱成像系统采集生菜叶片的高光谱图像,用ENVI V.4和Matlab V.7.0软件对高光谱图像进行处理。[结果]采用自适应波段选择法从所采集的生菜叶片高光谱图像数据中优选出特征波长1 420 nm;对每个样本特征波长下的图像进行分割,反转以及形态运算等操作得到目标图像;从每个目标图像中提取灰度均值、灰度标准差作为灰度特征,能量、熵、惯性矩、相关性的均值和标准差作为纹理特征;采用GA-PLS法选出最优特征子集
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