基于BP神经网络的小麦群体图像特征识别

	基于BP神经网络的小麦群体图像特征识别
	李少昆 1; 索兴梅 2; 白中英 3; 祁之力 3; 刘晓鸿 3; 高世菊 1; 赵双宁 1
刊名	中国农业科学
	2002
卷号	35 期号:6 页码:616-620
关键词	小麦群体绿叶面积图像识别 BP人工神经网络
ISSN号	0578-1752
其他题名	The Machine Recognition for Population Feature of Wheat Images Based on BP Neural Network
英文摘要	小麦群体特征指标是生物上判断生长动态是否合理和因苗管理的主要依据。以小麦群体绿色面积和绿色叶面积指标信息的获取为例，研究了基于图像信息构建自学习BP神经网络识别模型的技术。在用数码相机拍摄小麦群体图像，用像素标记算法进行图像分割和特征提取，用基于拉普拉斯算子的高通增强滤波技术进行图像增强处理的基础上，通过构建的BP人工神经网络（ANN）模型实现了群体指标的识别，准确率在85%以上，表明利用ANN技术对小麦群体特征图像识别是可行的。
学科主题	农业基础科学
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://111.203.20.206/handle/2HMLN22E/106478]
专题	作物科学研究所_栽培生理学系
作者单位	1.中国农业科学院作物育种栽培研究所, 北京, 100081 2.中央民族大学计算机科学与技术系, 北京, 100081 3.北京邮电大学计算机科学与技术学院, 北京, 100876
推荐引用方式 GB/T 7714	李少昆,索兴梅,白中英,等. 基于BP神经网络的小麦群体图像特征识别[J]. 中国农业科学,2002,35(6):616-620.
APA	李少昆.,索兴梅.,白中英.,祁之力.,刘晓鸿.,...&赵双宁.(2002).基于BP神经网络的小麦群体图像特征识别.中国农业科学,35(6),616-620.
MLA	李少昆,et al."基于BP神经网络的小麦群体图像特征识别".中国农业科学 35.6(2002):616-620.