基于无人机多光谱图像的水稻品种鉴定

摘要

[目的]为解决传统人工水稻品种鉴定程序复杂的问题，建立一种快速鉴定水稻品种模型，利用多光谱成像技术对水稻叶色进行分析。[方法]分别利用线性拟合、多层感知器、径向基函数和随机森林4种机器学习算法模型，采用大疆精灵4多光谱版无人机航拍获得多光谱数据，对数据特征提取后得到的植被指数进行建模分析。通过输入不同组合的植被指数，筛选出准确率最高的变量组合。[结果]发现多层感知器模型对水稻品种的识别准确率可达94.87%,比线性拟合模型、径向基函数模型、随机森林模型的准确率分别高41.3%、8.55%、16.24%。将精度最高、拟合程度最好的多层感知器模型确定为最优模型。[结论]多层感知器分类模型对水稻的平均分类准确率最高，能够较好实现水稻品种鉴定的功能。

关键词

水稻 / 品种 / 鉴定 / 多光谱图像 / 植被指数 / 机器学习

基金资助

华南农业大学新农村发展研究院农业科技合作共建项目(2021XNYNYKJHZGJ032); 岭南现代农业实验室科研项目(NT2021009); 广东省科技专项资金“大专项+任务清单”项目(2020020103); 广东省科技创新战略专项资金“攀登计划”专项资金项目(pdjh2021b0077); 大学生创新创业训练计划项目(X202110564137)