深度卷积神经网络的水稻穗瘟病检测方法

2024-06-12 19:44:09

深度卷积神经网络的水稻穗瘟病检测方法

1、发现问题

穗瘟是一种严重影响水稻产量及品质的多发病害。

2、研究思路

以 1 467 株田间采集的穗株为试验对象，采用便携式户外高光谱成像仪 GaiaField-F-V10 在自然光照条件下拍摄穗株高光谱图像，并由植保专家根据穗瘟病害描述确定其穗瘟标签。所有高光谱图像-标签数据对构成GoogLeNet 模型训练和验证的原始数据集。采用随机梯度下降算法（SGD, stochastic gradient descent）优化 GoogLeNet模型，提出随机扔弃 1 个波段图像和随机平移平均谱图像亮度的 2 种数据增强策略，增加训练数据规模，防止模型过拟合并改善其泛化性能。经测试，验证集上穗瘟病害预测最高准确率为 92.0%。

3、试验材料及样本采集

3、1实验材料

采集的 1 467个穗株样本外观尺寸差异较大。图像尺寸宽度为 600～
900 像素，高度为 700～1 000 像素。

3、2 光谱图像测定

四川双利合谱科技有限公司的 GaiaField-F-V10 便携式户外高光谱成像系统。
每棵穗株高光谱图像是 260个波段重叠起来的图像，可以看成有 3 个轴的立方体数据，包括表示图像像素位置的 X、Y 轴以及谱方向 Z 轴。不同病害程度的稻穗样本平均光谱有差异，需要合适的数据分析方法进行区分。试验总共采集 1 467 个样本，分成染病和无染病 2 个病级，其中染病样本 1 220 个，无染病样本 2

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