基于热成像处理技术的生菜水分胁迫检测模型研究

来源：中国农机化学报杂志2025年第1期北京时间：

作者：杨玉超, 籍颖, 李敬蕊, 宫彬彬, 高洪波

单位：1. 河北农业大学信息科学与技术学院，河北保定，071000； 2. 河北农业大学园艺学院，河北保定，071000

摘要：在生菜生长阶段对生菜植株进行受水分胁迫检测，在不影响品质的同时，可以有效节约水资源。以140棵生菜1901和耶罗为试验对象，在生菜生长阶段进行不同灌水量处理。采用热成像技术获取生菜冠层温度信息，以植株冠层温度信息为基础，提取其最大值、最小值、均值、方差、标准差、熵值、变异系数和不同温度宽度频率值作为特征值，建立支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、鲸鱼算法优化支持向量机（WOA-SVM）和基于主成分分析的WOA-SVM的生菜受水分胁迫程度检测模型，进行识别准确性比较。试验结果，RF对耶罗和1901检测准确率为94.76%、92.37%；SVM对耶罗和1901检测准确率为91.64%、85.35%，WOA-SVM对耶罗和1901检测准确率为98.77%、94.76%，PCA-WOA-SVM模型对耶罗和1901检测准确率为98.94%、95.71%，PCA-WOA-SVM识别准确率高且稳定。

关键词：生菜,支持向量机,机器学习,热成像技术,水分胁迫检测

基金资助：河北省重点研发计划——农业节水科技创新专项（21326903D）