基于压缩感知理论的农业害虫分类方法.pdf

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1、第27卷2011焦第6期6月农业工程学报TransactionsoftheCSAE、，01．27No．6Jun．2011203基于压缩感知理论的农业害虫分类方法韩安太1，郭小华2，廖忠(1．中国计量学院电工与电子技术研究所，杭州310018：1，陈志强1，韩建强12．杭州职业技术学院友嘉机电学院，杭州310018)摘要：为提高现有害虫分类方法的分类效果，该文分析了现有害虫分类方法的局限性，在此基础上，提出一种基于压缩感知理论的害虫分类新方法。该方法利用害虫训练样本构造训练样本矩阵，通过求解，，范数

2、意义下的最优化问题实现害虫测试样本的稀疏分解，由于稀疏分解结果中包含了明确的分类信息，可直接用于害虫分类。利用该方法对12类储粮害虫和110类常见害虫进行分类，在4种不同试验条件下，分类准确率分别达到92．9418％、98．2877％、78．8651％和61．5938％，证实了压缩感知理论用于害虫分类是合理可行的。关键词：分类，特征参数，矩阵代数，害虫，压缩感知，稀疏分解doi：10．3969／j．issn．1002—6819．2011．06．037中图分类号：$625文献标志码：A文章编号：10

3、02-6819(20111—06-0203—05韩安太，郭小华，廖忠，等．基于压缩感知理论的农业害虫分类方法[J]．农业工程学报，2011，27(6)：203--207．HartAntai，GuoXiaohua，LiaoZhong，eta1．Classificationofagriculturalpestsbasedoncompressedsensingtheory[J]．TransactionsoftheCSAE，2011，27(6)：203--207．(inChinesewithEnglish

4、abstract)O引言田间、储粮害虫给农作物生长、农产品储存造成巨大损失，且严重影响农产品品质，必须采取防治措施减少其对农业生产的危害。进行害虫防治的前提之一，就是对害虫进行准确分类【l。】。害虫分类是根据各类害虫的训练样本，判定测试样本属于哪一类【4】。传统害虫分类方法主要根据害虫原始特征，技术人员借助放大镜、显微镜等或直接用肉眼判别害虫种类，该方法效率低、人为误差不可避免，且多数技术人员仅能识别少量害虫【51。针对人工分类方法的缺陷，近年来，利用图像处理、模式识别等领域的技术成果，一些研究人

5、员通过采集、分析害虫声音、图像等【6】，从不同角度提出了各种害虫自动分类方法。利用从害虫图像中提取的颜色、形状等特征参数，杨红珍、张建伟等【1]提出一种害虫远程自动识别系统，并使用径向基神经网络算法实现害虫分类。为进一步提高分类准确率，袁金丽、张红涛等[_卜9]探索了物元可拓集合算法在储粮害虫分类中的应用，张红涛、胡玉霞等[1o】提出了基于人工免疫算法、支持向量机、模拟退火算法f11】的储粮害虫分类方法，与邱道尹、张洪涛等先前提出的模糊分类方法【12】、最近邻分类方法[13】、神经网络分类方法[1

6、4]相比，这些方法可有效提高储粮害虫分类准确率。收稿日期：2010．07—17修订日期：2010-09-10基金项目：国家自然科学基金资助项目(61076110)；浙江省自然科学基金资助项目(Y1080072)作者简介：韩安太(1975一)，男，山西晋城人，中国计量学院电工与电子技术研究所副教授，博士，主要从事数字农业、无线传感器网络、数字信号处理等研究。杭州中国计量学院电工与电子技术研究所，310018。Email：anti．h∞@gmail．corn另外，通过从储粮害虫声信号中提取时域、频域特

7、征参数，耿森林、尚志远等【1孓16]提出了基于声信号时频特征的害虫分类方法；唐发明等[17]利用声音样本特征构造、训练多个支持向量机，从而实现储粮害虫分类。除了各种田间、储粮害虫分类方法外，赵晶莹等[18】提出了基于小波、模糊支持向量机的红虫、剑水蚤、猛水蚤等浮游生物分类方法。上述害虫分类方法在不同应用中均表现出良好分类效果，然而，由于害虫种类繁多、影响分类效果的因素较多、实际应用要求更高分类精度等原因，这些害虫分类方法的性能在以下方面仍存在一定局限性：1)现有害虫分类方法都是在害虫种类较少的情况

8、下测试其分类效果的，当害虫种类较多时，其分类效果缺乏验证。2)现有害虫分类方法在使用前必须根据害虫种类，利用一定数量训练样本完成算法参数优化选择、学习训练等准备任务，由于这些准备任务的复杂性，在一定程度上增加了分类方法的实现难度，降低了分类效率。3)当害虫种类或训练样本增加时，现有害虫分类方法必须重新执行上述准备任务后才可投入使用，在一定程度上影响了分类方法的实用性和可维护性。4)现有害虫分类方法都使用按统～标准获取的训练样本和测试样本进行分类效果测试，当训练样本、测试样本的获取标