[发明专利]基于可见光和近红外高光谱成像的桑螟幼虫及其对桑叶损害的快速识别方法

摘要

本发明公开了一种基于可见光和近红外高光谱成像的桑螟幼虫及其对桑叶损害的快速识别方法，采摘健康、具有幼虫损伤和具有幼虫的三种桑叶，采集可见光和近红外高光谱数据，图像校正后识别样品的ROI，分别获得叶脉、健康叶肉、轻微损伤叶肉和严重损伤叶肉以及幼虫的五类ROI；建立偏最小二乘判别分析和最小二乘支持向量机模型。连续投影算法，信息变量消除，UVE‑SPA和竞争自适应重加权采样用于变量选择；并选取的最佳模型是基于可见范围数据的UVE‑SPA‑LS‑SVM模型，其具有97.30％的正确预测率值。本发明可以实现快速和非破坏性地区分桑螟幼虫及其对桑叶的损害程度，为蚕农提供优质的桑叶，提高蚕的产量和蚕丝的质量，在农业检测植物病虫害上具有重要的推广价值。

主权项

1.一种基于可见光和近红外高光谱成像的桑螟幼虫及其对桑叶损害的快速识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采摘桑叶作为待测样本，获得每片叶子的可见光和近红外高光谱；所述的桑叶包括健康叶片、具有幼虫损伤的叶片和具有幼虫的叶片。步骤2，将步骤1获得的原始图像校正为高光谱图像，并对校正后高光谱图像进行识别样品的ROI，获得叶脉、健康叶肉、轻微损伤叶肉和严重损伤叶肉以及幼虫的五类ROI；步骤3，将步骤2中获得的每个ROI都是作为样本，计算每个ROI中所有像素的平均值以获得该ROI的代表性光谱，将每个样本的代表性光谱组合成光谱矩阵X，使用不同自然数来表示上述五类ROI，并将所有样本的类别编号组合成列向量Y；步骤4，使用全变量以及多变量分析建立矩阵X和向量Y之间的定性分析模型；步骤5，重新采集桑叶，获取桑叶的高光谱图，经步骤2和步骤3处理后，带入步骤4所建模型中，进行桑螟幼虫及其对桑叶损害的快速识别。