基于高光譜成像的烤煙著生部位識(shí)別

摘要： 【目的】采用高光譜成像技術(shù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，建立烤煙著生部位（上部、中部、下部）的識(shí)別模型?！痉椒ā渴紫龋ㄟ^(guò)分析煙葉在水、氮敏感波段下的強(qiáng)度分布特征，采用了一種結(jié)合OTSU和Sauvola圖像分割算法的雙閾值感興趣區(qū)（ROI）選取方法，然后對(duì)比分析不同預(yù)處理方法對(duì)數(shù)據(jù)建模的影響規(guī)律，采用支持向量機(jī)（SVM）、極限梯度提升（XGBoost）算法進(jìn)行判別模型的建立，通過(guò)參數(shù)尋優(yōu)進(jìn)...