龙怡霖
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：西北农林科技大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金现代苹果产业技术体系建设专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于随机森林的有缺损杂草种子识别
- 杂草给农业生产带来了严重影响，杂草种子的识别能够为农业生产提供重要支持。在实际情况中，伴随着霉变、虫咬等因素，杂草种子会产生不同程度的缺损，增加了识别难度。本文提出针对缺损杂草种子图像的随机森林分类模型，同时使用支持向量...
- 龙怡霖蔡骋
- 关键词：特征提取支持向量机
- 基于遥感的随机森林农田水肥等级分级算法被引量：1
- 2016年
- 农田水肥诊断对农作物增产与维持生态平衡稳定有重要意义。针对农作物航空遥感图像,提出用于农田水肥等级分级的随机森林分类模型,并讨论随机森林分类模型用于农田水肥等级分级的适用性。提出的模型基于随机森林分类器,通过对遥感图像进行特征提取与降维,将不同区域的遥感图像特征和对应的水、肥等级标签输入随机森林,训练分类模型,得到不同区域的分级结果。实验结果表明,在植被覆盖密度较高的区域中,随机森林分类模型能够为农作物含水量分级提供较好的分级参考,具有一定的适用性。
- 龙怡霖蔡骋
- 关键词：遥感图像特征提取主成分分析
- 基于随机森林的缺损杂草种子识别被引量：5
- 2016年
- 针对有缺损的杂草种子图像,提出用于有缺损杂草种子图像识别的分类模型,并讨论不同类型的图像特征对识别结果的影响。通过特征提取及使用核主成分分析法降维得到四种图像特征,并将其组合,将不同类型的特征输入至随机森林分类器,得到不同类型特征下的识别结果。实验结果表明,随机森林分类器对图像中的连续噪声具有良好的鲁棒性;源自彩色图像的特征和源自对应灰度图像的特征具有良好的判别能力互补性。
- 龙怡霖蔡骋
- 关键词：特征提取核主成分分析
- 基于高光谱成像的苹果水心病无损检测被引量：10
- 2015年
- 以240个“秦冠”苹果水心病果和好果为试材，采集9001700nm的近红外波段高光谱图像，选取高光谱图像中的苹果区域作为感兴趣区域（RDI）并计算其平均光谱，分别采用4种特征选择方法和3种核函数支持向量机（SVMD）分类器对水心病果进行判别，以探讨利用近红外高光谱成像技术判别苹果水心痛的可行性。结果表明：基于卡方检验和支持向量机递归消除（SVM-RFE）2种特征选择法优于基于F检验和决策树的方法。4种特征选择的3种核函数支持向量机（SVM）分类器在1～200个波段下对水心病果的判别正确率分别为：48．6％～70．2％、48．6％～72．0％、33．3％～71．8％、47．2％～70．8％。基于SVM-RFE检验的特征选择下，SVM对水心病果的正确识别率达到72．O％，为该试验选出的最优方法。
- 王思玲蔡骋马惠玲龙怡霖
- 关键词：苹果水心病高光谱成像支持向量回归核函数
