公开(公告)号：CN115830444A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211482287.7

申请日：2022-11-24

Applicant: 电子科技大学 ,  电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 行敏锋 ,  王燕翔

IPC: G06V20/10 ,  G01N21/55 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明公开一种基于高光谱数据波段选择的水稻黑穗病提取方法及系统，该方法通过遗传算法结合偏最小二乘方法对高光谱波段进行初步选择,然后使用相关系数法和类间不稳定指数法对初步选择的特征波段进一步优选,与传统的波段优选与高光谱数据降维方法相比,本发明使用的方法优选出了更优的特征波段组合,特征波段数量更少,特征波段建模后的预测精度更高,从而在保证预测精度不降的情况下,进一步降低数据维度和剔除噪声数据,提高了水稻黑穗病监测的精度和模型监测速度。

公开(公告)号：CN118190831A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410057677.2

申请日：2024-01-15

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 行敏锋 ,  王燕翔

IPC: G01N21/25 ,  G01N21/47

Abstract: 本发明实施例提供一种水稻稻曲病的监测方法及系统，属于农业领域。该监测方法包括：分别获取待测区域中各目标采样点对应的第一高光谱数据集和第二高光谱数据集，其中，所述目标采样点包括表征水稻健康的健康采样点和表征水稻患病的患病采样点；基于所述第一高光谱数据集和第二高光谱数据集计算水稻稻曲病敏感指数，并根据所述水稻稻曲病敏感指数确定所述待测区域中水稻所处的状态。基于获取的待测区域中各目标采样点对应的第一高光谱数据集和第二高光谱数据集计算水稻稻曲病敏感指数，借助能够精准反应水稻状态的水稻稻曲病敏感指数对水稻的状态进行监测，其监测过程较为简单，而且监测准确度较高。