基于人工神经网络的稻田杂草稻光谱识别

摘要

利用便携式光谱仪采集水稻和杂草稻叶片的光谱信息,光谱的波段范围是350 ～2 500nm.同时,利用求一阶导数来对原始光谱数据进行预处理,对预处理后的光谱数据进行主成分分析,优选出4个波段点:525,722,1 392,1 882nm.在每个波段点处选择10个特征波段,组成40×48的矩阵作为神经网络的输入模型.利用Matlab建立BP神经网络的识别模型进行训练,对于训练好的模型进行仿真以及模型检验,其识别精度可以达到90％以上.