基于遙感技術的小麥籽粒蛋白均勻度劃分研究.pdf

1、由于小麥品種的遺傳類型、環(huán)境條件、栽培技術和一些其他因素的影像，小麥蛋白質(zhì)含量往往不同。這給小麥的使用帶來了很大的麻煩，因為不同小麥制品對小麥籽粒的要求不同。在實際收獲過程中，小麥是混合的，不同的小麥蛋白質(zhì)含量的小麥是很難分開的。一個可行的辦法是按照地域劃分收獲它們。傳統(tǒng)上，蛋白質(zhì)的分布信息是通過手動采樣，然而，人工采樣是一種費時費力的工作，無法獲得足夠的樣本來獲得良好的分割方案。
　　為了高效、快速收獲到分類后的小麥，本文完成的

2、工作如下：
　　1)確定最佳劃分尺度和最適應的分類方法。根據(jù)衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取各個田塊的平均波段信息，然后通過這些波段信息計算出若干植被指數(shù)。由植被指數(shù)與小麥蛋白質(zhì)均勻度組成的分類向量，用經(jīng)典算法進行訓練、分類。并分析各個劃分方法下各個分類方法的表現(xiàn)。實驗表明2*2劃分下，小麥蛋白質(zhì)的分類效果是最好的。M5模型樹的分類效果最好。
　　2)考慮到小麥蛋白質(zhì)可能隨著不同的地區(qū)，均勻度也是比較集中的，本文引入了傳統(tǒng)的基于變異函數(shù)和利用空