基于高光谱图像技术的油菜籽品种鉴别方法研究

摘要

提出了一种采用高光谱图像技术结合人工神经网络对油菜籽品种进行鉴别的方法．采集多个品种油菜籽400～1000cm范围的高光谱图像数据，通过主成分分析法（PCA）获得主成分图像，确定特征波长；采用基于灰度直方图和灰度共生矩阵联合的统计方法从特征图像中提取纹理特征参数，应用人工神经网络建立油菜籽品种鉴别模型．结果表明，模型训练时品种判别率为93．75％，预测的判别率为91．67％．说明高光谱图像技术对油菜籽品种具有较好的分类和鉴别作用．