關鍵詞：高光譜圖像 玉米 隨機森林 偏最小二乘判別分析 

摘要：玉米品種直接影響到玉米的產量和品質,事關農業收入和食品安全,因此,如何準確、高效、無損地鑒別玉米品種具有重要意義。該文基于高光譜成像系統采集3個品種共600粒玉米在533~893.4nm波段(共146個波段)范圍的高光譜圖像,對其進行校正和預處理,利用Boruta算法篩選有效波段。在全波段、全波段和紋理信息、有效波段以及有效波段和紋理信息4種特征組合下,利用隨機森林算法進行玉米品種識別研究。結果表明:4種特征組合下,隨機森林的平均分類準確率達76.25%,Kappa系數均在0.6以上,分類效果均優于傳統的偏最小二乘判別分析方法;從4種特征組合的分類結果看,融合紋理信息的隨機森林判別模型識別精度顯著提升,分類準確率達77.20%,Kappa系數在0.64以上;基于有效波段和紋理信息判別模型的分類準確率達78.30%,Kappa系數為0.675。由此可見,有效波段和紋理信息特征組合下的隨機森林算法能充分利用高光譜圖像的光譜和紋理信息,準確地鑒別玉米品種,為玉米品種的自動識別提供了一種新方法。

地理與地理信息科學雜志要求:

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