本文旨在利用高光譜數(shù)據(jù)建立一個(gè)準(zhǔn)確、可解釋的植物病害識(shí)別模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一種嚴(yán)重影響大豆產(chǎn)量的世界性病害。在383-1032 nm范圍內(nèi)，Resonon高光譜成像儀在240個(gè)不同的波長(zhǎng)處捕獲高光譜圖像。針對(duì)大豆炭腐病，科學(xué)家建立了3D卷積分網(wǎng)絡(luò)模型，模型分類精度為95.73%，并利用可視化顯著圖檢驗(yàn)訓(xùn)練模型、敏感像素位置以及分類的特征敏感波段，發(fā)現(xiàn)：敏感特征波段為733 nm，這和常用的鑒別植物健康程度的特征波段范圍（700-1000nm）是一致的。 實(shí)驗(yàn)：感染炭腐病的大豆：分別在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆莖稈樣品，在測(cè)量病害程度之前，實(shí)時(shí)采集健康的和收到感染的莖稈的高光譜圖像。測(cè)量?jī)x器：美國Resonon高光譜成像儀，型號(hào)：Pika XC（包含安裝支架、移動(dòng)平臺(tái)、操作軟件和2個(gè)70w鹵素?zé)簦㏄ika XC性能：光譜通道數(shù)：240，波段范圍，400-1000 nm，分辨率：2.5 nm。 平臺(tái)系統(tǒng)如下圖（a）所示：（a） 室內(nèi)高光譜成像系統(tǒng)（b） 不同光譜波段的大豆莖稈樣品高光譜圖像（c） 大豆莖稈的內(nèi)部和外部RGB圖像的病害程度比較3D-CNN模型由兩個(gè)連接的卷積分模型組成，其中，一個(gè)小的構(gòu)架用于防止訓(xùn)練...
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DOI： 10.5846/stxb201803300694韓東，王浩舟，鄭邦友，王鋒. 基于無人機(jī)和決策樹算法的榆樹疏林草原植被類型劃分和覆蓋度生長(zhǎng)季動(dòng)態(tài)估計(jì). 生態(tài)學(xué)報(bào)， 2018， 38（18）：6655-6663 基于無人機(jī)和決策樹算法的榆樹疏林草原植被類型劃分和覆蓋度生長(zhǎng)季動(dòng)態(tài)估計(jì) 韓東1，王浩舟1,2，鄭邦友3，王鋒1，*1 中國林業(yè)科學(xué)院荒漠化研究所，北京 1000912 The Faculty of Forestry & Environmental Management, University of New Brunswick, Fredericton, NB E3B 5A3, Canada3 CSIRO Agriculture and Food, Queensland Biosciences Precinct 306 Carmody Road, St Lucia, 4067, QLD, Australia摘要：植被覆蓋度是評(píng)估生態(tài)環(huán)境質(zhì)量與植被生長(zhǎng)的重要指標(biāo)，也是全球眾多陸面過程模型和生態(tài)系統(tǒng)模型中表達(dá)植被動(dòng)態(tài)的重要參數(shù)。衛(wèi)星遙感和地面測(cè)量是估算植被覆蓋度的常見方法。然而，如何精確...
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