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ハイパースペクトル画像解析による作物雑草識別法を用いた機械除草システムの開発

利用高光谱图像分析作物杂草识别方法开发机械除草系统

基本信息

批准号：
16780176
负责人：
岡本博史
金额：
$ 1.86万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,機械除草システムのための作物雑草識別を目的として,ハイパースペクトル画像解析による識別アルゴリズムの設計を行った。雑草といってもさまざまな種類が存在し,それぞれの種類が固有の特徴を持っているため,作物雑草識別アルゴリズムを設計する際,多種の雑草を同一のものとして扱うことはできない。そこで,まず,植物体を作物・雑草にかかわらず,個々の種に分類推定し,次に作物およびその他雑草グループの2つに再分類することとした。植物種分類アルゴリズムの処理の流れにおいて,画素スペクトルデータの低次元化と分類推定処理の2つに分離することができる。画素スペクトルデータには多次元の情報が含まれており,このデータをそのまま推定モデル作成に用いた場合,推定アルゴリズムが複雑になり,また処理速度の面でも不利である.そこでまず,画素スペクトルデータの低次元化を検討する必要があるが,データ次元が小さくなってもセンシング対象の特徴情報はできるだけ失われないような手法が望ましい.本研究ではデータ低次元化の手法として,ステップワイズ変数増減法による変数選択を採用した。変数選択により低次元化された画素スペクトルデータを推定モデルに入力することで,その画素の植物種を推定する。推定モデルの設計の際には,多群を対象とした判別分析を採用した。以上の処理手順により,画像中の各画素について植物種が推定されるが,実際には画素単位ではなく,植物個体単位で種が推定できればよい。そこで,各画素の推定結果から多数決原理により植物個体の推定種を決定した。このように,波長分析に加えて,空間情報の分析も加えることにより,より精度の高い植物種推定が可能となった。

The purpose of this study is to design a system for identifying crop weeds by mechanical weeding. The plant species exist, and the plant species have inherent characteristics. When the plant species are identified, the plant species are designed to have the same characteristics. In this case, the classification of plant species is inferred, and the classification of plant species is inferred, and the classification of plant species is reclassified. Plant species classification and classification process flow, pixel selection and classification estimation process of low-level separation The pixel selection data includes multiple element information, and the data is estimated to be generated in the case of complex data, which is unfavorable to the processing speed. For example, if a pixel is selected, it is necessary to reduce the size of the pixel. If the pixel is selected, it is necessary to reduce the size of the pixel. In this study, the method of reducing the number of words is adopted. The number of selected pixels is reduced to a low level, and the plant species of each pixel is estimated. When estimating the design of a cluster, multi-cluster discriminant analysis is used. In the above processing sequence, the plant species in each pixel in the image are estimated, and in fact, the individual plant species are estimated. Therefore, the estimated result of each pixel is determined by the majority rule and the estimated species of the individual plant is determined. The wavelength analysis is added to the spatial information analysis, and the plant species estimation is possible with high accuracy.