一种基于RGB图像的烤烟产质量预测方法

本发明公开了一种基于RGB图像的烤烟产质量预测方法，涉及烟叶产质检测技术领域，本发明通过调控烤烟打顶时间、上部不适用叶摘除时间及摘除片数获取不同产质量烤烟群体，采集移栽90d时烟株的RGB图像，利用Matlab2021a提取50个图像颜色、形状和纹理特征，通过随机森林算法进行特征优选，利用前馈神经网络、支持向量机、随机森林、径向基神经网络和极限学习机5种传统机器学习算法与一维卷积神经网络和长短期记忆神经网络2种深度学习算法构建产质量预测模型应用于烟叶产质量预测，旨在为生产优质适产及烟草农业精准管理提供理论依据，对原料定制化生产、满足卷烟工业需求具有重要意义。