%0 Journal Article
%T 基于SVM的可见/近红外光的玉米和杂草的多类识别
%A 唐晶磊
%A 何东健
%A 景旭
%A David
%A Feng
%J 红外与毫米波学报
%D 2011
%X 杂草的识别分类在精准农业的变量喷施中具有重要的作用.因此提出了一种新的基于SVM(支持向量机),利用决策二叉树在可见/近红外图像中识别作物和杂草的方法.根据近红外波段的光谱特性,利用阈值法实现了植物和土壤背景的分割.将植物冠层的多光谱反射特征、纹理特征和形状特征相结合,采用最大投票机制算法构造合理的决策二叉树,实现了分类.对玉米幼苗及其伴生杂草的识别结果表明,基于SVM,利用决策二叉树的多类分类,可极大的提高分类精度,满足农业应用的实时性要求,与其他方法相比具有较好的结果.
%K 精准农业
%K 图像分割
%K 杂草识别
%K 支持向量机
%U http://journal.sitp.ac.cn/hwyhmb/hwyhmbcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=100296&flag=1