标题
  • 标题
  • 作者
  • 关键词

基于图像识别的小麦品种分类研究

2005-09-10分类号:S512.1

【作者】何胜美  李仲来  何中虎
【部门】中国农业科学院作物科学研究所/国家小麦改良中心  北京师范大学数学科学学院  中国农业科学院作物科学研究所/国家小麦改良中心 北京100081北京师范大学数学科学学院  北京100875   北京100875   北京100081CIMMYT中国办事处  北京100081
【摘要】基于数字图像分析,利用小麦籽粒的20个形态特征和12个颜色特征对来自中国4个地点7个春小麦品种共28个样本进行分类和识别。对于不同品种和地区的样本,分别利用逐步判别分析,选取显著性较大的特征参量,建立各地区和品种的贝叶斯分类器模型。结果表明,对各地区品种识别的正确回判率和测试集的正确识别率均达到100%。将各样本按品种合并,再对合并后的样本进行品种识别,除了新克旱9号的回判率为98.3%外,其它品种的回判率均为100%。测试集中,龙麦26和青春566正确识别率分别为97.5%和95.0%,其它品种均为100%。品种来源地识别也能达到较高的水平,甘肃、宁夏、新疆和黑龙江的正确识别率分别为88.6...
【关键词】普通小麦  品种  图像处理  模式识别
【基金】“948”重大农业国际合作项目(2003Q01)
【所属期刊栏目】中国农业科学
文献传递