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种子纯度的高光谱图像无损检测方法研究

夏超  
【摘要】:种子是农业生产技术的“核心科技”,在各项农业生产中占据重要地位。我国作为一个农业大国,种子质量安全问题关系着国家粮食安全,因而备受关注。而种子纯度是指示种子质量的重要指标。我国育种研究蓬勃发展,各种优质种子涌入市场,丰富农业生产的同时,也使得种子纯度检测问题复杂化。近年来,图谱合一的高光谱图像技术在种子纯度无损检测领域的研究成为热点,并取得了较高的检测精度。然而,当前的研究也存在着一些问题。针对异质的不完善粒,当前研究方法多是基于已知不完善粒类型进行多分类,未考虑检测过程遇到未知类型异质样本的情况;并且,实际样本采集中,不完善粒与正常样本间的分布通常是不均匀的,这也严重影响多分类模型的精度。此外,高光谱图像数据含有大量冗余信息,需要选择合适的特征提取方法以充分挖掘有效信息,而当前的种子纯度识别模型严重依赖于手动提取特征的充分性,这严重影响了分类模型的高效性与鲁棒性。本研究基于高光谱图像技术,针对种子纯度检测中异质样本分布不均匀的建模问题,以及高光谱图像数据信息挖掘不充分的问题进行研究。具体研究内容如下:1.研究了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的小麦不完善粒识别方法。本课题采集了正常小麦与4种不同类型的不完善粒共832粒小麦种子的在400-1000nm光谱范围内总计233个波段的均值光谱,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波器抑制了光谱数据中的噪声,最后建立了基于SVDD的单分类(OCC)模型。实验表明:相比于基于支持向量机的二分类模型,基于SVDD算法的单分类模型在应对不均衡样本时具有更好的效果,为小麦不完善粒的高效识别提供了可行性途径。2.研究了基于融合特征与数据降维算法的小麦种子高光谱图像分类。本课题采集了6个品种共6000粒小麦种子的高光谱图像数据,基于均值光谱波段选择算法选择最优波段以压缩高光谱波段,然后基于波段压缩后的光谱图像数据分别提取光谱特征与图像特征并进行融合。分别采用基于多种群的多维多类别遗传规划(M3GP)算法和最大边缘准则(MMC)算法对这些特征进行降维,最后建立支持向量机(SVM)分类模型。实验表明:基于SLN选择波段并利用M3GP和MMC相结合的特征降维方法而建立的模型效果最优,这为小麦种子纯度无损检测的方法提供了一种可行性途径。3.研究了一种基于多尺度三维卷积神经网络(MS-3DCNN)的小麦种子高光谱图像识别方法。利用SLN算法对原始高光谱图像进行波段选择,以减少MS-3DCNN模型的输入图像通道数量,以此建立MS-3DCNN识别模型。最终实验结果表明:相比于基于特征融合和数据降维方法的分类模型,基于MS-3DCNN的分类模型取得了更好的分类效果,这为建立端到端的小麦种子识别模型提供了高效可靠的解决方案。


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