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基于多图像特征的幼龄沉香全氮估测

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[目的]应用计算机视觉技术提取幼龄沉香的多图像特征,对沉香叶片全氮含量进行估测,为实现沉香氮营养状态的快速无损估测提供新方法.[方法]采用基于色调-亮度-饱和度(HIS)颜色空间的最佳直方图(KSW)熵法和形态学处理对幼龄沉香图像进行分割,并提取了图像的颜色、形状和纹理特征.然后利用偏最小二乘法(PLS)对多图像特征进行有监督降维,提取图像特征主成分.最后构建了天牛须搜索算法(BAS)优化后的Elman神经网络(Elman neural network,ElmanNN)模型对幼龄沉香叶片全氮量进行估测,并将模型验证结果与其他常用模型进行对比.[结果]以幼龄沉香可见光图像为研究对象,应用的基于HIS空间的分割算法效果优于常用的RGB和Lab颜色空间分割;PLS算法对图像特征提取了6个主成分,快速降低了图像特征的维数,并有效消除了特征变量间的多重共线性;提出的PLS-BAS-ElmanNN模型能实现模型参数的自适应选取,且估测效果较好,决定系数R2为0.7407,均方根误差(RMSE)为1.2653 g/kg,估测精度略高于偏最小二乘回归(PLSR)模型和偏最小二乘-广义可加模型(GAM).[结论]提出以幼龄沉香为研究对象的图像处理方法,构建了能够稳定处理高维图像数据的PLS-BAS-ElmanNN估测模型,为幼龄沉香氮营养状态的监测及沉香培育的精准作业提供了新思路.
Estimation of total nitrogen in young Aquilaria sinensis based on multi image features

袁莹、王雪峰、王甜、陈飞飞、黄川腾、林玲、董晓娜

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中国林业科学研究院资源信息研究所,国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室,北京 100091

海南省林业科学研究院,海南省红树林研究院,海南 海口 571100

沉香 全氮 计算机视觉 BAS-Elman 偏最小二乘法

海南省院士创新平台科研专项国家自然科学基金

YSPTZX20200132071761

2023

南京林业大学学报(自然科学版)
南京林业大学

南京林业大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.012
ISSN：1000-2006
年,卷(期)：2023.47(3)
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