【摘 要】
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随着信息技术在农业领域的应用越来越广泛,农业数据来源更加广泛,数据维度变得越来越高,更新更加迅速、数据类型也更加多样。信息与互联网技术通过监测和测量物理环境的各个方面,以前所未有的速度产生海量数据,这意味着需要大规模收集、存储、预处理、建模和分析来自各种异类源的海量数据。面对大量的农业数据需要采用人工智能、机器视觉、数据挖掘以及云计算等多种技术将农业大数据整合到计算机系统中,建立信息库并且从中挖掘
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随着信息技术在农业领域的应用越来越广泛,农业数据来源更加广泛,数据维度变得越来越高,更新更加迅速、数据类型也更加多样。信息与互联网技术通过监测和测量物理环境的各个方面,以前所未有的速度产生海量数据,这意味着需要大规模收集、存储、预处理、建模和分析来自各种异类源的海量数据。面对大量的农业数据需要采用人工智能、机器视觉、数据挖掘以及云计算等多种技术将农业大数据整合到计算机系统中,建立信息库并且从中挖掘有价值的信息,为农业生产提供决策,提高产量和降低成本并且减少农业生产活动对环境的负面影响。农业大数据处理是对农业数据进行处理分析的主要问题,通过并行计算和分布式存储方式将云计算资源和作业分散到系统中各个节点上,加快农业大数据的处理、分析、存储以及决策的速度,特别是在面对高并发读写、高维度和海量数据的高效率存储和访问、高可扩展性和高可用性等问题方面,需要使用合理的大数据分析处理技术,挖掘农业数据的价值、提高数据分析应用能力。本文针对作物灾害,可见-近红外光谱、高光谱成像以及云计算等方面的内容展开对于作物灾害光谱图像的数据挖掘与并行计算的研究,主要研究工作和创新点如下:（1）基于主成分分析、特征波段选择以及光谱学理论,探索作物虫害胁迫下的作物可见-近红外光谱特征,针对不同等级虫害胁迫的下的可见-近红外反射光谱进行主成分提取,通过模拟退火算法提取最优波段,使用层次聚类、K-Means,Fuzz C-means以及自组织映射（SOM）等机器学习方法对作物虫害光谱进行聚类分析,探索不同机器学习算法在作物虫害可见-近红外光谱识别中应用的潜力。（2）在第（1）点的研究基础之上,提出了一种基于云计算的作物灾害可见-近红外光谱并行分类识别方法。使用Hadoop和Spark框架搭建云计算平台,对于采集的作物冻害可见近红外反射光谱进行分类研究,使用Spark提供的MLlib机器学习库实现决策树、随机森林、人工神经网络以及支持向量机等多种机器学习方法,对于采集的光谱信息进行特征提取和分类分析,进行作物冻害的分类识别。实验结果表明和传统的光谱分析技术相比,基于云计算的并行光谱数据挖掘算法具有更好的性能和更高的数据挖掘效率。（3）通过采集作物渍害的高光谱图像信息,提取高光谱图像中的光谱与图像信息,并对RGB图像进行主成分分析和颜色空间转换以及对图像信息进行可视化分布。采用连续投影算法（SPA）筛选出了高光谱图像特征波段,提取高光谱图像的最优波段,并将高光谱图像中的光谱与图像信息融合,使用不同的分类模型对不同渍害高光谱图像进行分类预测与识别。（4）在第（3）点的研究基础之上,提出一种基于云计算的作物渍害高光谱图像二阶段分类识别方法,通过分别提取作物油菜高光谱图像中的可见-近红外光谱信息和数字图像信息,分别进行预处理和空间转换,去除图像与光谱噪声并建立相应的光谱矩阵和图像矩阵,通过使用Spark平台和MLlib机器学习库实现并行分类算法,分别对采集作物渍害的图像和光谱矩阵进行分类分析,再将图像和光谱矩阵的分类结果进行信息融合,得到最终的分类与识别结果,从而实现与建立基于云计算的作物灾害高光谱图像无损快速检测方法,并通过实验表明在保证分类预测准确性下,并行分类算法具有较高的加速比、可扩展性和规模增长性,有效地提高作物高光谱图像分类的效率。
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