本發(fā)明公開了一種基于高光譜圖像的大豆蟲害程度的小樣本檢測(cè)方法。采用Gabor方法對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理,使用主成分分析法降低高光譜圖像維度,建立小樣本學(xué)習(xí)模型,并采用高光譜成像技術(shù),高光譜圖像包含一個(gè)二維的空間維度和一個(gè)一維的光譜維度,可以同時(shí)提供空間信息和光譜信息,對(duì)高光譜圖像的三個(gè)維度(空間?光譜維)進(jìn)行特征提取并進(jìn)行分類,以得到更加全面的特征,使得檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確,具有無(wú)損壞、無(wú)污染、自動(dòng)化、快速高效等優(yōu)點(diǎn)。小樣本學(xué)習(xí)模型,可以對(duì)少量樣本進(jìn)行分類,也可以對(duì)未訓(xùn)練的新類別進(jìn)行分類,解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要收集大量數(shù)據(jù)的難題。
聲明:
“基于高光譜圖像的大豆蟲害程度的小樣本檢測(cè)方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)