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申请/专利权人：张家口市农业科学院(河北省高寒作物研究所)
摘要：本发明涉及光谱分析技术领域，具体涉及基于高分辨率光谱特征的马铃薯种薯病害鉴别方法，获取马铃薯种薯的高光谱数据；基于非发芽区域各像元各波段的反射强度值得到非发芽区域矩阵、非发芽区域波长变异矩阵；根据非发芽区域波长变异矩阵每个行向量的凸显系数更新非发芽区域矩阵、非发芽区域波长变异矩阵，对更新后的两个矩阵计算哈达玛积得到波长像元选择矩阵及特征值向量；获取正常马铃薯种薯的波长像元选择矩阵及特征值向量；根据马铃薯种薯和正常马铃薯种薯的波长像元选择矩阵、特征值向量得到马铃薯种薯病害指数，完成马铃薯种薯病害鉴别。避免了大量冗余像元的计算消耗，提高检测效率，降低像元序列噪声的干扰，提高了检测精度。
主权项：1.基于高分辨率光谱特征的马铃薯种薯病害鉴别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取马铃薯种薯的高光谱数据；将高光谱数据进行真彩合成得到伪彩色图像；采用语义分割神经网络将伪彩色图像分割为发芽区域和非发芽区域；基于非发芽区域各像元在各波段的反射强度值得到非发芽区域矩阵；根据非发芽区域矩阵各像元的反射强度值得到各像元的波长变异评估系数；根据非发芽区域矩阵各像元的波长变异评估系数得到非发芽区域波长变异矩阵；计算非发芽区域波长变异矩阵每个行向量的凸显系数，将所有行向量的凸显系数按照从大到小排列构建凸显波长选择序列；其中，每个行向量的凸显系数的获取方法为：对于非发芽区域波长变异矩阵每个行向量，将行向量中所有波段像元的波长变异评估系数的均值作为行向量的凸显系数；根据凸显波长选择序列调整非发芽区域矩阵和非发芽区域波长变异矩阵；根据非发芽区域波长变异矩阵各像元的波长变异评估系数更新非发芽区域波长变异矩阵；根据非发芽区域矩阵和非发芽区域波长变异矩阵的哈达玛积得到波长像元选择矩阵；根据波长像元选择矩阵得到马铃薯种薯的特征值向量；获取正常马铃薯种薯的波长像元选择矩阵及特征值向量；根据马铃薯种薯和正常马铃薯种薯的波长像元选择矩阵、特征值向量得到马铃薯种薯病害指数；根据马铃薯种薯病害指数鉴别马铃薯种薯的病害情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 张家口市农业科学院(河北省高寒作物研究所) 基于高分辨率光谱特征的马铃薯种薯病害鉴别方法
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