机器学习在农作物品种识别中的应用研究进展

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb20191100813

摘要/Abstract

摘要：

机器学习在图像识别领域的成功应用,为农作物品种的自动识别提供了一种新的思路。为了全面了解机器学习在农作物品种识别中的应用现状,把握农作物品种识别的发展趋势和研究方向,本文归纳了农作物图像的常用获取方法,分析了光谱图像和RGB图像结合机器学习方法识别农作物品种的研究现状。基于RGB图像进行农作物品种识别研究起步较早,图像获取成本较低,识别率一般;基于高光谱图像进行农作物品种识别研究近年来发展迅速,识别精度较高,但图像获取成本较高,且易受环境因素影响。通过总结,指出了农作物品种识别研究中存在的问题,认为深度学习在农作物品种自动识别上具有广泛的应用前景

关键词: 机器学习, 光谱图像, RGB图像, 农作物品种识别, 图像分类

Abstract:

The successful application of machine learning in the field of image recognition provides a new idea for the automatic recognition of crop varieties. In order to fully understand the application status of machine learning in crop variety recognition and grasp the development trend and research direction of crop variety recognition, this paper summarized the common acquisition methods of crop image, and analyzed the research status of crop varieties recognition based on spectral image and RGB image with machine learning methods. The research on crop variety recognition based on RGB images started earlier, the cost of image acquisition is relatively low, and the recognition rate is general; the research on crop variety recognition based on hyperspectral images has developed rapidly in recent years, and the recognition accuracy is relatively high, but the cost of image acquisition is higher and easily affected by environmental factors. Through the summary, the existing problems in crop variety recognition research are pointed out, and it is considered that deep learning has a wide application prospect in the automatic recognition of crop varieties.

Key words: machine learning, spectral image, RGB image, crop variety recognition, image classification

中图分类号:

S3-3

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图/表 4

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图像内容	采集环境	时间	机器学习算法	识别精度/%	参考文献
小麦粒	实验室	2015	稀疏表示方法	96.70	[16]
红酸枝木	实验室	2015	ELM	100.0	[17]
大豆	实验室	2016	PCA	91	[18]
白菜种子	实验室	2016	LS-SVM	100	[19]
玉米种子	实验室	2017	LS-SVM	93.08	[20]
玉米种子	实验室	2017	PLS-DA	98.14	[21]
小麦籽	实验室	2017	BP神经网络	91-100	[22]
脱绒棉	实验室	2018	PLS-DA	96	[23]
苎麻叶片	自然环境	2018	逐步判别分析	91	[24]
马铃薯冠层	自然环境	2018	马氏距离逐步判别分析	87.70	[25]
玉米种子	实验室	2018	Som/k-meas/两步法	75~98	[26]
水稻种子	实验室	2018	CNN	87	[27]
水稻种子	实验室	2018	DCNN	97.67	[11]
葡萄	实验室	2018	判别模型	92.11	[28]
绿豆	实验室	2018	ELM线性判别模型	99.58	[29]
秋葵种子	实验室	2018	SVM	93.62	[30]
干菊花	实验室	2018	DCNN	100	[31]
苹果	实验室	2019	MSC+KNN	100	[32]
油桃	实验室	2019	SVM	94.70	[33]
熟甘薯	实验室	2019	PLS-DA	100	[34]
燕麦种子	实验室	2019	DCNN	99.19	[35]

图像内容	采集环境	时间	机器学习算法	识别精度/%	参考文献
小麦粒	实验室	2015	稀疏表示方法	96.70	[16]
红酸枝木	实验室	2015	ELM	100.0	[17]
大豆	实验室	2016	PCA	91	[18]
白菜种子	实验室	2016	LS-SVM	100	[19]
玉米种子	实验室	2017	LS-SVM	93.08	[20]
玉米种子	实验室	2017	PLS-DA	98.14	[21]
小麦籽	实验室	2017	BP神经网络	91-100	[22]
脱绒棉	实验室	2018	PLS-DA	96	[23]
苎麻叶片	自然环境	2018	逐步判别分析	91	[24]
马铃薯冠层	自然环境	2018	马氏距离逐步判别分析	87.70	[25]
玉米种子	实验室	2018	Som/k-meas/两步法	75~98	[26]
水稻种子	实验室	2018	CNN	87	[27]
水稻种子	实验室	2018	DCNN	97.67	[11]
葡萄	实验室	2018	判别模型	92.11	[28]
绿豆	实验室	2018	ELM线性判别模型	99.58	[29]
秋葵种子	实验室	2018	SVM	93.62	[30]
干菊花	实验室	2018	DCNN	100	[31]
苹果	实验室	2019	MSC+KNN	100	[32]
油桃	实验室	2019	SVM	94.70	[33]
熟甘薯	实验室	2019	PLS-DA	100	[34]
燕麦种子	实验室	2019	DCNN	99.19	[35]

图像内容	采集环境	时间	机器学习算法	识别精度/%	参考文献
玉米叶片	实验室	2014	SVMKM/随机森林	91	[36]
小麦籽	实验室	2015	ANN	99.99	[37]
葡萄叶片	实验室	2016	DCNN	88.33	[38]
菊花	实验室	2016	KNN	92.17	[39]
大豆	实验室	2017	LWKNCN	85.61	[40]
葡萄叶片	实验室	2017	支持向量机+流行降维+VGG-NET	90.33	[41]
白桑叶、果实	实验室	2018	线性判别分析	86.20	[42]
苦荞种子	实验室	2018	卷积残差网络	71.30	[43]
菊花	自然环境	2018	CNN	95	[44]
小麦籽	实验室	2018	DCNN	98.40	[45]
李子	实验室	2018	DCNN	94	[46]
水稻种子	实验室	2018	PCA	88	[47]
小麦穗	自然环境	2018	Faster-RCNN	95	[12]
花生荚	实验室	2019	支持向量机	90	[48]

图像内容	采集环境	时间	机器学习算法	识别精度/%	参考文献
玉米叶片	实验室	2014	SVMKM/随机森林	91	[36]
小麦籽	实验室	2015	ANN	99.99	[37]
葡萄叶片	实验室	2016	DCNN	88.33	[38]
菊花	实验室	2016	KNN	92.17	[39]
大豆	实验室	2017	LWKNCN	85.61	[40]
葡萄叶片	实验室	2017	支持向量机+流行降维+VGG-NET	90.33	[41]
白桑叶、果实	实验室	2018	线性判别分析	86.20	[42]
苦荞种子	实验室	2018	卷积残差网络	71.30	[43]
菊花	自然环境	2018	CNN	95	[44]
小麦籽	实验室	2018	DCNN	98.40	[45]
李子	实验室	2018	DCNN	94	[46]
水稻种子	实验室	2018	PCA	88	[47]
小麦穗	自然环境	2018	Faster-RCNN	95	[12]
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