基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取

作     者：黄亦其 李婕 赵建晔 杨睿 李岩舟 孙中宇 乔曦 HUANG Yi-qi;LI Jie;ZHAO Jian-ye

作者机构：广西大学机械工程学院广西南宁530004 中国农业科学院深圳农业基因组研究所广东深圳518120 青岛中农万联科技有限公司山东青岛266106 广东省科学院广州地理研究所广东广州510070 

出 版 物：《安徽农业科学》 (Journal of Anhui Agricultural Sciences)

年 卷 期：2020年第48卷第5期

页      面：246-249,269页

学科分类：082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目(31801804) 大鹏新区产业发展专项资金项目(KY20180117) 南宁市重点研发计划(20192065) 广东省科学院实施驱动发展能力建设专项(2018GDASCX-0101) 

主　　题：高光谱技术 薇甘菊目标识别 特征集选取 BP神经网络模型 

摘      要：以入侵植物薇甘菊高光谱图像为研究对象,基于4种预处理方法对薇甘菊高光谱图像进行降低噪声处理,分别研究了基于主成分分析的特征提取方法和基于BP神经网络的分类模型,筛选出薇甘菊高光谱识别的最优预处理方法,以实现薇甘菊的快速准确识别。结果显示,预处理方法为一阶、二阶微分的识别率分别为81.2%和76.92%;标准正态变量变换(SNV)和一阶微分+SG平滑的识别率分别为89.74%和87.18%。多次试验得到基于SNV预处理方法的识别率最稳定,即得到最优预处理方法为SNV。