摘要
本发明涉及农作物检测技术领域,具体涉及一种基于多光谱技术的燕麦种子品种检测方法。利用多光谱传感器采集燕麦种子的光谱数据,并对采集到的光谱数据进行预处理;提取所述光谱数据中的光谱特征;所述光谱特征包括:生理特征和生长特征;获取所述光谱特征之间的相关性,根据所述光谱特征之间的相关性确定出光谱特征代表值;将光谱特征代表值输入基于机器学习算法的燕麦检测模型中进行训练,得到训练好的检测模型;利用训练好的检测模型对燕麦进行品种检测。本发明能够实现对燕麦种子的高精度检测和鉴定,有助于提高品种、质量以及病害方面的识别准确性。
技术关键词
燕麦种子
多光谱技术
多光谱传感器
机器学习算法
皮尔逊相关系数
农作物检测技术
交叉验证方法
数据
代表
支持向量机
生理
随机森林
反射率
指数
校正
曲线