一种基于多光谱和改进BPNN的烟草病毒病检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于多光谱和改进BPNN的烟草病毒病检测方法，属于电数字数据处理技术领域，本发明专利技术通过多光谱无人机采集烟草植被数据，计算19种植被指数及其特征集，采用改进BPNN模型进行分类。创新性地引入特征优化方程组，包括特征显著性、时序相关性、空间一致性和综合贡献度方程，实现了对植被指数特征的多维度优化。通过规律性特征与非规律性特征的划分，结合特征时间相关变化率，建立了特征变化与环境因素的关联机制。最终基于特征综合贡献度分数，选取最优特征变量进行二元和三元分类，实现了烟草病毒病的精准识别和程度评估，解决了现有技术中存在的无法有效融合多光谱特征的时序变化规律、空间相关性以及环境因素影响进行准确识别烟草病毒病的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电数字数据处理，具体而言，涉及一种基于多光谱和改进bpnn的烟草病毒病检测方法。

技术介绍

1、烟草病毒病是影响烟草生产的重要病害之一，其早期症状与营养缺乏、虫害等表现相似，传统依靠人工巡检的方式难以实现早期准确识别。随着遥感技术的发展，基于多光谱影像的病害检测方法逐渐成为研究热点。目前常用的方法包括计算植被指数、提取光谱特征、建立分类模型等。其中，多光谱遥感通过获取作物在不同波段的反射特征，结合机器学习算法进行病害识别和分级，已在多种作物病害监测中得到应用。在烟草病毒病检测领域，研究者采用不同波段组合构建植被指数，利用支持向量机、随机森林等分类算法进行识别。

2、然而，现有的烟草病毒病检测方法主要存在三个方面的局限性：首先，大多数方法仅关注单一时相的光谱特征，忽视了病害发展过程中植被指数的动态变化规律，导致检测结果易受瞬时环境因素干扰；其次，现有特征提取方法往往将植被指数作为独立变量处理，未充分考虑空间邻近区域特征的相关性，降低了检测的可靠性；第三，传统机器学习模型在处理多源异构特征时存在整合能力不足的问题，难以有效融合时序变化本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多光谱和改进BPNN的烟草病毒病检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采用多光谱无人机在研究区域进行数据采集，采集波段包括蓝光450纳米、绿光560纳米、红光650纳米、红边730纳米、近红外840纳米；对采集的多光谱数据进行预处理并计算植被指数；构建具有三个隐藏层的改进BPNN模型；在每层隐藏层后引入Dropout层并使用ReLU激活函数；对植被指数特征进行规律性特征与非规律性特征划分；计算植被指数特征时间相关变化率；采用特征优化方程组进行特征贡献度计算；根据特征综合贡献度分数选择最优特征变量；采用10折交叉验证方法进行模型训练和评估；对二元分类任务和三元分类任务分别输出分类...

【技术特征摘要】

1.一种基于多光谱和改进bpnn的烟草病毒病检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采用多光谱无人机在研究区域进行数据采集，采集波段包括蓝光450纳米、绿光560纳米、红光650纳米、红边730纳米、近红外840纳米；对采集的多光谱数据进行预处理并计算植被指数；构建具有三个隐藏层的改进bpnn模型；在每层隐藏层后引入dropout层并使用relu激活函数；对植被指数特征进行规律性特征与非规律性特征划分；计算植被指数特征时间相关变化率；采用特征优化方程组进行特征贡献度计算；根据特征综合贡献度分数选择最优特征变量；采用10折交叉验证方法进行模型训练和评估；对二元分类任务和三元分类任务分别输出分类结果，实现对烟草病毒病的检测及程度评估，其中，所述特征优化方程组包括特征显著性方程、时序相关性方程、空间一致性方程、综合贡献度方程，所述特征显著性方程用于计算每个植被指数特征在健康植株与病害植株间的区分度，所述时序相关性方程用于评估植被指数特征随时间变化的稳定性，所述空间一致性方程用于计算植被指数特征在相同病害程度区域内的均匀性，所述综合贡献度方程用于融合所述特征显著性得分、所述时序相关性得分、所述空间一致性得分。

2.根据权利要求1所述的基于多光谱和改进bpnn的烟草病毒病检测方法，其特征在于，所述多光谱无人机采集高度为15米，记录采集时的环境因子数据、地形因子数据、土壤类型数据、光照条件数据，采集时选择晴朗无云、光照条件稳定的时段，飞行速度控制在5米每秒，航线重叠度设置为80%，旁向重叠度设置为60%。

3.根据权利要求2所述的基于多光谱和改进bpnn的烟草病毒病检测方法，其特征在于，所述植被指数包括比值植被指数、差值植被指数、归一化植被指数、红边重归一化植被指数、优化土壤调节植被指数、红边简单比、核心红边三角植被指数、红边叶绿素指数、绿色归一化植被指数、绿波段优化土壤调节植被指数、改进简单比植被指数、红边优化土壤调节植被指数、归一化蓝绿差异指数、归一化绿红差异指数、陆地叶绿素指数、增强植被指数、改进型叶绿素吸收指数、土壤调节植被指数、重归一化植被指数。

【专利技术属性】
技术研发人员：薛文鑫，章阳亮，姜雪妍，李敏，郭雷风，王新伟，
申请(专利权)人：中国农业科学院烟草研究所中国烟草总公司青州烟草研究所，
类型：发明
国别省市：