基于BP神经网络的水稻卷叶识别：抗旱性研究与农业信息化应用

本文主要探讨了基于BP神经网络的水稻卷叶识别技术在农业领域的应用。【研究意义】部分指出，由于全球气候变暖导致水资源短缺，水稻抗旱性研究的重要性日益凸显。通过对水稻叶片形状（卷叶）等特征的研究，可以评估其对干旱的适应能力，并通过计算机自动识别技术，提升农业信息化水平，推动精准农业的发展。 【方法】研究者首先通过数字图像处理技术，从水稻叶片图像中提取关键特征，包括但不限于水稻的周长与面积比（反映叶片大小和形状）、水稻面积与最小外接矩形面积比（衡量叶片对称性）、水稻的计盒维数（描述复杂度）、水稻面积与凸包面积比（体现叶片轮廓）以及绿色部分面积占比（反映生长状态）。这些特征被用来作为输入数据，用于构建MATLAB平台上的BP神经网络模型。 【结果】实验结果显示，所提取的三个特征——周长与面积比、面积与最小外接矩形面积比以及绿色部分占比，对卷叶分类具有较高的预测效能。在对300组样本进行分类时，无论是总体样本（96.47%），还是训练样本（96.61%）、验证样本（96.17%）和测试样本（96.33%）的分类准确率都达到了较高水平，表明BP神经网络对于水稻卷叶的识别能力达到了90.00%以上的水平，展现出良好的分类效果。 【建议】文章的结论是，该基于BP神经网络的水稻卷叶识别技术为水稻抗旱性研究和自动化农业提供了有力支持，未来有可能进一步应用于实时监测和决策支持系统，帮助农民实现精准施肥、灌溉和病虫害防治，从而提高农业生产效率并减轻人力负担。然而，为了进一步优化模型性能和推广到实际生产中，可能需要增加更多的样本数据，改进特征选择或尝试其他深度学习算法，以提高识别的稳定性和鲁棒性。