通过可见光和近红外光谱学识别甘病,使用深度学习辅助的基于连续波波变换的光谱图
Pauline Ong1, Jinbao Jian2, Xiuhua Li3
1College of Mathematics and Physics, Center for Applied Mathematics of Guangxi, Guangxi Minzu University, Nanning 530006, China; Faculty of Mechanical and Manufacturing Engineering, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja, Batu Pahat, Johor, Malaysia.
本研究引入了一种新方法,用于检测甘疾病,使用可见和近红外 (Vis-NIR) 光谱学与卷积神经网络 (CNN) 和连续波波变换 (CWT) 结合起来. 这种方法显著提高了农民的疾病识别准确性.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 频谱学是一种光谱学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 可见和近红外 (Vis-NIR) 光谱与化学测量是常见的植物疾病识别.
- 提取相关的光谱特征仍然是一个重大挑战.
研究的目的:
- 为了提高甘病的识别准确度.
- 改进从Vis-NIR光谱 (380-1400 nm) 中提取光谱特征.
- 将卷积神经网络 (CNN) 与连续波波变换 (CWT) 谱图结合起来.
主要方法:
- 收集了130个甘叶样本.
- 将1D CWT系数从Vis-NIR光谱转换为2D光谱图.
- 使用CNN提取特征并将其集成到各种分类模型中 (决策树,KNN,PLSDA,RF).
主要成果:
- 随机森林 (RF) 模型结合了谱图衍生特征,显示出卓越的性能.
- 实现了0.9111的平均精度,0.9733的灵敏度,0.9791的特异性和0.9487.7的准确性.
- 综合CNN-CWT方法有效地提取了光谱特征.
结论:
- 开发的方法提供了一种非破坏性,快速和准确的方法来检测甘疾病.
- 为农民提供关于作物健康管理的及时见解.
- 旨在最大限度地减少作物损失和优化农业产量.
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